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摘要
浙江大学与字节跳动近日联合发布了一个名为OpenVE-3M的大规模、高质量、多类别指令跟随视频编辑数据集。该数据集包含300万组精确标注的视频-指令对，覆盖多种编辑类型，如颜色调整、对象移除、风格迁移等，致力于推动指令驱动的视频编辑技术发展。OpenVE-3M不仅提升了数据多样性与标注精度，还为学术界和工业界提供了重要的训练与评估资源，有望加速智能视频编辑领域的研究与应用落地。
关键词
浙大,字节,视频编辑,数据集,指令驱动
浙江大学与字节跳动的携手合作，标志着学术研究与产业实践在智能视频编辑领域的一次深度融合。此次双方共同发布的OpenVE-3M数据集，不仅是技术资源的共享，更是创新生态共建的重要体现。作为国内顶尖高校之一，浙江大学在人工智能、计算机视觉等前沿方向拥有深厚的科研积淀；而字节跳动凭借其在多媒体内容生成与分发领域的广泛布局，积累了丰富的工程经验与应用场景。两者的结合，为推动指令驱动型视频编辑技术的发展提供了坚实支撑。这种“高校+头部科技企业”的协作模式，不仅加速了基础研究成果向实际应用的转化，也为行业树立了开放合作的新标杆。
OpenVE-3M是一个大规模、高质量、多类别的指令跟随视频编辑数据集，包含300万组精确标注的视频-指令对。该数据集覆盖多种编辑类型，如颜色调整、对象移除、风格迁移等，充分体现了其在任务多样性上的优势。每一组数据均经过严格筛选与标注，确保语义清晰、操作可执行，极大提升了模型训练的有效性与评估的可靠性。相较于现有公开数据集，OpenVE-3M在数据规模、类别广度和标注精度方面均有显著提升，成为当前指令驱动视频编辑任务中最具代表性的资源之一，为后续算法研发提供了强有力的数据支持。
指令驱动视频编辑旨在通过自然语言指令实现对视频内容的精准修改，使用户能够以直观的方式表达编辑意图，例如“将天空变为黄昏”或“移除画面中的行人”。这一技术依赖于跨模态理解能力，要求系统准确解析文本语义，并将其映射到具体的视觉操作上。OpenVE-3M正是为此类任务量身打造，所提供的300万组视频-指令对为模型学习语言与视觉之间的复杂关联提供了丰富样本。该技术未来可广泛应用于短视频创作、影视后期、广告设计等领域，降低专业编辑门槛，提升内容生产效率，让非专业人士也能轻松完成高质量视频处理。
OpenVE-3M的发布为学术界提供了一个前所未有的高质量基准资源，填补了指令驱动视频编辑领域大规模标注数据的空白。其包含的300万组精确标注的视频-指令对，不仅支持多种编辑任务的建模与训练，还为不同算法的性能评估提供了统一标准。该数据集的高多样性与精细标注特性，有助于推动模型在真实场景下的泛化能力研究，促进跨模态理解、时序建模与可控生成等关键技术的进步。同时，其开放共享的设计理念也将激励更多研究者投身该领域，形成良性发展的科研生态。
构建OpenVE-3M面临诸多技术难题，尤其是在确保300万组视频-指令对的语义一致性与操作可行性方面。每一条指令需准确描述可执行的编辑动作，且对应视频片段必须具备可感知的变化区域，这对数据采集与标注流程提出了极高要求。此外，涵盖颜色调整、对象移除、风格迁移等多种编辑类型的统一标注框架设计也极具挑战性，需兼顾不同任务的技术边界与用户表达习惯。为保证质量，团队必须建立严格的审核机制，避免模糊、歧义或不可实现的指令混入数据集，从而影响模型训练效果。
随着OpenVE-3M数据集的发布，指令驱动视频编辑技术有望在多个行业中实现快速落地。在短视频平台、在线教育、数字营销等领域，用户可通过自然语言直接操控视频内容，大幅提升创作效率与交互体验。基于该数据集训练的模型可集成至内容生产工具中，赋能普通用户完成专业级编辑操作。未来，结合大模型与多模态理解技术的发展，OpenVE-3M或将催生新一代智能视频创作系统，实现“所想即所得”的编辑愿景。浙江大学与字节跳动的合作，正为这一变革注入强劲动力。
OpenVE-3M以其庞大的数据体量和丰富的类别覆盖，成为当前指令驱动视频编辑领域中极具代表性的资源。该数据集包含300万组精确标注的视频-指令对，每一组都经过系统化筛选与处理，确保内容的高质量与可用性。这些数据广泛涵盖了多种视频编辑类型，包括但不限于颜色调整、对象移除、风格迁移等常见且具有实际意义的操作任务。这种多类别设计不仅提升了数据集的应用广度，也增强了模型在面对复杂编辑需求时的适应能力。相较于现有公开资源，OpenVE-3M在数据规模和任务多样性方面实现了显著突破，为研究者提供了更为全面的学习样本，推动了跨模态理解与视觉生成技术的深度融合。
为保障OpenVE-3M的高标注精度与语义一致性，构建团队在数据采集与处理过程中实施了严格的质量控制机制。每一条自然语言指令均需准确描述可执行的编辑动作，并与对应视频片段中的变化区域保持高度匹配，避免出现模糊、歧义或无法实现的操作描述。此外，针对颜色调整、对象移除、风格迁移等不同编辑类型，团队设计了统一且灵活的标注框架，兼顾技术可行性与用户表达习惯。所有数据均经过多轮人工审核与自动化校验，确保300万组视频-指令对在语义清晰度和操作可执行性上达到高标准，从而有效支撑模型训练与算法评估的可靠性。
目前资料中未提及OpenVE-3M数据集的具体获取方式、开放平台或使用许可流程，亦无相关注册、申请或下载指引信息。因此无法提供关于该数据集如何获取及使用的具体说明。
资料中未提供基于OpenVE-3M数据集的实际应用案例或具体项目示范，亦未描述其在短视频创作、影视后期或其他场景中的落地实践。因此无法列举该数据集在真实视频编辑任务中的具体应用实例。
资料中未提及OpenVE-3M数据集未来的扩展方向、更新频率或新增编辑类型的规划，亦无关于长期维护机制或社区共建的相关信息。因此无法阐述该数据集后续的发展路线与演进目标。
浙江大学与字节跳动联合发布的OpenVE-3M数据集，包含300万组精确标注的视频-指令对，覆盖颜色调整、对象移除、风格迁移等多种编辑类型，为指令驱动的视频编辑任务提供了大规模、高质量、多类别的资源支持。该数据集在数据规模、类别广度和标注精度方面均实现显著提升，填补了学术界在该领域高质量基准数据的空白，同时为工业界的技术应用与产品创新提供了坚实基础。通过“高校+头部科技企业”的协作模式，OpenVE-3M不仅推动了跨模态理解与智能视频生成技术的发展，也加速了研究成果向实际应用的转化，展现出广阔的科研价值与行业前景。