VidProM

百万真实提示词,让视频生成更懂用户

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 5 🐛 待处理 2 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 188
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,完全免费,无付费版本。

项目预览

VidProM 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WangWenhao0716
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型prompt,sora,text-to-video,text-to-video-generation
GitHub 星标★ 188
上线时间2024-03-07 00:00:00
代码更新2024-09-26
仓库体积25.7 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

VidProM 是 NeurIPS 2024 发布的大规模真实提示词数据集,专为文本到视频扩散模型设计。它包含百万级真实用户提示词,解决了当前视频生成领域缺乏高质量、真实用户查询数据的问题。该数据集不仅提供提示词本身,还附带对应的视频、图像及元数据,支持文本到视频模型的训练、微调与评估。核心能力包括:提供多样化的真实提示词分布,帮助模型更好地理解用户意图;支持提示词增强与扩展,提升生成视频的语义对齐度;可作为检索增强生成(RAG)的基准,推动视频生成与检索的交叉研究。项目旨在降低视频生成模型对人工设计提示词的依赖,加速领域研究。

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 ★ 188

核心亮点

  • 百万级真实用户提示词,数据规模大且贴近实际应用场景
  • 附带视频、图像和元数据,支持多模态研究
  • 发表于 NeurIPS 2024,学术权威性高,数据质量有保障

不足之处

  • 数据集下载和预处理可能需要较大存储和计算资源
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 训练和微调文本到视频扩散模型,提升生成质量
  • 研究提示词工程与用户意图理解
  • 作为检索增强视频生成的基准数据集

替代项目

MSR-VTT、WebVid-10M、Panda-70M

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