Vript：最为详细的视频文本数据集，每个视频片段平均超过140词标注 ｜ 多模态大模型，文生视频

[mutonix]

Vript: Refine Video Captioning into Video Scripting

将传统视频标注细化为视频脚本标注

Github地址： mutonix/Vript (github.com)

Vript是一个带有12K个注释的高分辨率视频(超过400k片段)的细粒度视频文本数据集。该数据集的注释受到视频脚本的启发。如果我们想做一个视频，我们必须首先写一个脚本来组织如何拍摄视频中的场景。为了拍摄一个场景，我们需要决定内容，拍摄类型(中景，特写等)，以及相机如何移动(平移，倾斜等)。因此，受到视频脚本格式的启发，我们以视频脚本的方式对视频进行注释。与之前的视频文本数据集不同，我们在不丢弃任何场景的情况下对整个视频来进行密集注释，每个场景都有一个约145个单词的标题。除了视觉模态，我们还将画外音转录成文字，并与视频标题放在一起，为视频注释提供更多的背景信息。

此外，我们提出了Vript-Bench，这个新的benchmark包括三个具有挑战性的视频理解任务：

• Vript-CAP (Caption): 一个测试模型描述视频能力的benchmark。相比之前的benchmark，如MSR-VTT 以及Panda-70M ，它们的标注都比较短，一般只有一到两句话，对于目前的视频多模态模型来说，已经过于简单。Vript-CAP数据集测试模型输出详细描述的能力。

• Vript-RR(Retrieve then Reason): 一个新的视频推理benchmark。相比直接短视频片段的QA，Vript-RR基于长视频，首先给出视频中的场景的详细描述作为提示，然后就场景中的细节提出问题。

• Vript-ERO(Event Re-ordering): 一个新的视频时序推理benchmark。Vript-ERO通过提供位于同一视频的两个/四个不同视频时间点的场景描述，并要求模型给出正确的场景时间顺序。