Koala-36M

用3600万配对视频,让AI生成更听话的视频

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 9 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 258
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集项目,提供在线网页展示,无收费信息,完全免费。

项目预览

Koala-36M 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队KlingAIResearch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集项目,提供在线网页展示,无收费信息,完全免费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型video-datasets,video-generation
GitHub 星标★ 258
上线时间2024-10-14 00:00:00
代码更新2025-03-19
仓库体积36.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

Koala-36M 是一个大规模视频数据集及配套工具,旨在解决视频生成中细粒度条件(如文本描述、姿态、深度图等)与视频内容不一致的问题。该数据集包含 3600 万个视频片段,每个片段都带有丰富的标注信息,覆盖多种场景和动作,为训练高一致性视频生成模型提供数据基础。项目提供了数据下载、预处理、可视化等工具,支持研究者高效使用该数据集。其核心能力在于通过大规模、高精度的条件-视频配对数据,提升视频生成模型对复杂指令的遵循能力和生成内容的时空一致性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 258

技术标签

核心亮点

  • 数据规模大,3600万视频片段,覆盖场景丰富,利于训练泛化性强的模型
  • 细粒度条件标注(文本、姿态等),直接针对视频生成一致性问题
  • 提供官方工具链,支持数据下载、预处理和可视化,降低使用门槛

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 数据集的存储和下载可能占用大量资源,对硬件要求高

适用场景

  • 训练文本到视频生成模型,提升指令跟随能力
  • 研究视频生成中的姿态、深度等条件控制
  • 构建大规模多模态视频理解与生成基准

替代项目

WebVid-10M、Panda-70M、HD-VILA-100M

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