主要观点：随着生成式 AI 服务如 Runway Gen-2、Pika Labs、Luma AI 的兴起，文本到视频生成技术在生产工作流中占据重要地位，其基于深度神经网络和扩散过程，通过训练视频 - 描述对的数据集来工作。企业为降低视频制作成本开始探索 AI 驱动的文本到视频生成，文章重点介绍了数据集创建和预处理的过程，包括场景分割、视频标注、过滤等阶段，每个阶段都有其技术和挑战，最终目的是构建干净且有用的数据集以训练高质量的文本到视频生成模型。

关键信息：

• 生成式 AI 服务基于深度神经网络和扩散过程，质量受引导信号影响。
• 企业为降低成本探索 AI 驱动的文本到视频生成，在广告等领域应用广泛。
• 数据集创建需考虑覆盖范围、质量和描述准确性等问题。
• 预处理包括场景分割、视频标注和过滤三个阶段，每个阶段都有相应技术和挑战。
• 场景分割常用 PySceneDetector 等工具，需避免“错过切割”问题。
• 视频标注可手动或借助大语言模型，评估标注质量有挑战。
• 过滤阶段包括视觉和文本过滤，可去除噪声，提高数据集质量。

重要细节：

• 不同应用需求不同质量的视频，如电影和剧集的素材要求不同。
• PySceneDetector 有多种检测方法，如 ContentDetector 和 AdaptiveDetector。
• 视频标注可生成不同细节水平的描述，手动标注虽精准但不可扩展。
• 过滤可通过经典计算机视觉技术如模糊检测、光照过滤和光流分析，也可使用嵌入式过滤。
• 视觉语言模型可用于零-shot 场景下的质量评估。
• 最终数据集应是结构良好且标注准确的。