有点意思!腾讯 ARC Lab 最新发布的MiraData数据集,用于长视频生成,从这些方面做了clip分层描述……

Panda-70M数据集:用多模态教师模型为7000万视频自动生成字幕 在多模态学习领域,高质量的视频-文本数据集对于训练和优化模型至关重要。然而,现有的大规模视频数据集往往存在手动标注成本高、视频内容与字幕匹配度不高等问题。为了解决这些问题, Snap 公司、加州大学和特伦托大学的研究团队推出了Panda-70M,这是一个大规模的视频数据集,包含了7000万个高分辨率、语义连贯的视频片段,每个片段都配有由多个跨模态视觉-语言模型自动生成的描述性字幕。 阅读详情

最近小编网上冲浪时,被腾讯 PCG ARC Lab 新开源的文本-视频数据集——MiraData 吸引了目光。

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这个数据集有多新?Readme在一天前刚更新完的那种,而且数据集有一大特点,是专门为长视频生成任务设计的大规模视频数据集,不仅提供了时长更长的数据,还从视频主体、背景、风格等不同维度进行了非常详细的文本“分层”描述,关注视频生成的小伙伴不容错过!相信一定能给你启发,赶紧和小编一睹为快。

MiraData项目地址:https://github.com/mira-space/MiraData

一、数据集概览

视频数据集在sora等视频生成大模型中发挥着至关重要的作用。然而,现有的文本-视频数据集在处理长视频序列和捕获镜头过渡方面往往存在不足。为了解决这些限制,腾讯 PCG ARC Lab 研究人员引入了MiraData(Mi ni-So ra Data),这是一个专门为长视频生成任务设计的大规模视频数据集。

(MiraData 官方Demo Video截图,来源:https://www.youtube.com/watch?v=3G0p7Jo3GYM)

 MiraData 的主要特点

1. 长视频时长:与以前的数据集不同,以前的数据集视频剪辑通常非常短(通常小于 6 秒),MiraData 专注于时长从 1 到 2 分钟不等的未剪辑视频片段。这种延长的持续

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