TIP-I2V —— 拥有超过170万个实际文本与图片提示的大型数据集合

TIP-I2V代表的是什么？

TIP-I2V是一个大型的真实文本与图像提示数据库，在图像转视频的技术领域中应用广泛。该数据集收录了超过170万个独特的用户生成的文本和图像提示，并包含了五种顶尖图生视频算法所生成的相关视频内容。此数据集合有助于促进更加先进且安全的图像至视频转换模型的发展，支持研究者们深入分析用户的偏好倾向、评定各类模型的表现水平以及应对由这些模型引发的信息失真问题。

TIP-I2V的核心作用

• 客户喜好研究通过解析用户上传的文字与图片描述，研究者可以洞察出用户在从图象转换为视频过程中所期望的效果及个人喜好。
• 对模型效果的评价分析创建一个供研究者使用的平台，以便他们能够运用实际用户的资料来评测并对比各类从图片转换为视频的技术表现。
• 安全性与失误信息探究协助研究者处理由图像转视频模型引发的错误信息问题，比如通过视频制作技术产生的不实内容。

TIP-I2V的核心技术机制

• 信息收集通过汇总Pika Discord频道等多个渠道的数据，获得了逾170万个文本与图片提示及其对应的视频生产成果。
• 多种模型融合将来自五个独特的影像至影片扩散模型（包括Pika、Stable Video Diffusion、Open-Sora、I2VGen-XL及CogVideoX-5B）所创造的影片进行整合，以实现数据类型的多样化。
• 对元数据进行标记对每一个数据记录添加如下的元信息：唯一识别码(UUID)、生成时刻的时间标记、所属类别标签、是否适合职场环境的标识(NSFW)以及相关的文字内容和图片特征表示。
• 意思解析运用自然语言处理技术（例如GPT-4o）解析文本提示里的动词，并借助HDBSCAN聚类方法来辨识与排序最热门的话题。
• 视像创作科技利用扩散模型这一类生成式方法，由静止图片创建出流畅的视频片段。
• 保障与确认安全性致力于创建与测试能够辨识合成影片及追溯原始影像来源的技术模型，以防范影片被不当利用于散布虚假消息。

TIP-I2V项目的网址

• 官方网站项目的入口：github.io/tip-i2v
• Git代码库：在GitHub上可以找到由用户WangWenhao0716维护的TIP-I2V项目。
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看由Wenhao Wang创建的TIP-I2V数据集：https://huggingface.co/datasets/WenhaoWang/TIP-I2V
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇文档，其在线链接为：https://arxiv.org/pdf/2411.04709，这里提供了对该研究的详细探讨。

TIP-I2V的使用情境

• 创意制作及休闲娱乐独立创作者能够便捷地把他们的静止艺术品转变为动态影像，适用于展出或是在线艺术展厅。
• 推广与市场宣传营销小组把产品的图像转化为具有吸引力的视频宣传短片，以增强线上广告的点击量。
• 教育培训教育机构把复杂的科学理念通过制作成通俗易懂的动画影片来帮助授课。
• 资讯与播报媒体组织把拍摄到的新闻现场照片制作成视频，以便给观众带来更加生动直接的信息体验。
• 美术和创意设计数字艺术家们把静止的艺术创作转变为生动的动态呈现，为观众带来全新的艺术感受。