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MiraData

长时视频数据集助力AI视频生成研究

MiraData是一个为长视频生成任务设计的大规模数据集。其特点包括平均72秒的视频长度和详细的结构化字幕。数据集提供330K、93K、42K和9K四个版本,每个视频配有六类字幕:主要对象、背景、风格、相机运动、简短摘要和详细描述。这些特性使MiraData成为改进长序列视频处理和镜头转换建模的重要资源。

HD-VG-130M - 大规模文本-视频对数据集助力AI视频生成研究
GithubHD-VG-130M学术研究开源项目数据集文本到视频生成高清无水印
HD-VG-130M是一个包含1.3亿对高清、宽屏、无水印的开放域文本-视频对的大规模数据集。专为AI视频生成研究设计,即将推出经过文本、动作和美学筛选的4000万高质量子集。目前已被50多家学术机构使用,仅限学术研究用途。研究者可通过Google Drive获取数据,并须遵守相关许可协议。
MAD - 大规模电影音频数据集用于视频语言定位研究
CVPRGithubMAD数据集开源项目电影音频描述视频语言定位计算机视觉
MAD是一个用于视频语言定位研究的大规模数据集,源自电影音频描述。它包含384K个句子,涵盖650部电影的1.2K小时视频内容。数据集横跨22个电影类型和90年电影史,提供多样化的动作、场景和语言素材。MAD的独特之处在于其长形式定位设置,具有庞大的语言词汇量,对准确性和效率提出了挑战。这一资源为研究人员开拓了视频语言理解的新领域。
MeViS - 基于运动表达的大规模视频目标分割数据集
GithubMeViS基准测试开源项目数据集视频分割运动表达
MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。
Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准
GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析
Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
Panda-70M - 开创性大规模视频描述数据集融合多重跨模态技术
GithubPanda-70M开源项目数据集深度学习视频描述计算机视觉
Panda-70M是一个包含7000万个高质量视频-描述对的大规模数据集,采用多重跨模态技术构建。项目提供数据集加载下载工具、长视频语义分割和视频描述模型。该数据集为计算机视觉和自然语言处理研究提供丰富资源,有助于推进视频理解和描述技术的发展。
Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述
Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解
这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。
Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型
AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉
Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念,支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频,并支持视频重渲染。相比其他方法,Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异,为视频创作提供了新的可能性。
video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具
Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集
video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。
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