UGC-VideoCap

UGC-VideoCap是一个大型基准数据集，专为详细描述包含音频和视觉信息的短视频而设计。它包括约1000个TikTok视频，每个视频都富含语音轨道和多样化的内容。数据集采用了严格的三阶段人工标注流程，包括仅音频、仅视觉和音频视觉联合语义的标注。此外，还包括超过4000个手工设计的开放式和多项选择题，以全面探索视觉和听觉方面的理解。UGC-VideoCap旨在促进全模态视频理解的研究，特别是在UGC和电影等现实世界中，丰富的多模态线索和细粒度语义是至关重要的。UGC-VideoCap is a large-scale benchmark dataset specifically designed for detailed captioning of short videos containing both audio and visual information. It includes approximately 1,000 TikTok videos, each with rich audio tracks and diverse content. The dataset adopts a strict three-stage manual annotation workflow, covering annotations for audio-only, visual-only, and audio-visual joint semantics. Additionally, it contains over 4,000 manually designed open-ended and multiple-choice questions to comprehensively explore visual and auditory understanding. UGC-VideoCap aims to facilitate research on full-modal video understanding, especially in real-world scenarios such as UGC and film, where rich multimodal cues and fine-grained semantics are critically important.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UGC-VideoCap数据集的构建采用了严格的三阶段人工标注流程，以确保音频和视觉模态的平衡整合。首先，对1,000条TikTok短视频进行音频单独标注，包括说话者数量、声音类型、背景音乐和音效等细节；其次，进行视觉单独标注，涵盖OCR文本、背景转换、运动动态和对象类型等内容；最后，进行音频-视觉联合标注，生成连贯且语义丰富的全模态字幕。此外，还构建了包含4,000个精心设计的问答对，全面探测单模态和跨模态理解能力。

特点

UGC-VideoCap数据集的特点在于其强调音频和视觉模态的平衡整合，填补了现有视频字幕数据集中音频信息缺失的空白。该数据集包含1,000条短视频，每条视频均配有丰富的音频信号和多样化的视觉内容。通过三阶段标注流程，数据集提供了音频细节字幕、视觉细节字幕以及联合字幕，全面覆盖了视频的语义内容。此外，数据集的问答对设计精细，能够有效评估模型在单模态和跨模态理解上的表现。

使用方法

UGC-VideoCap数据集的使用方法主要包括两个方面：单方面问答评估和整体字幕生成。用户可以通过问答对评估模型在音频和视觉理解上的表现，也可以通过生成完整的全模态字幕来测试模型的综合能力。数据集适用于训练和评估多模态大语言模型（MLLMs），特别是在短格式用户生成内容（UGC）视频的详细字幕生成任务中。此外，数据集还可用于研究音频和视觉信号的联合推理，推动全模态视频理解的发展。

背景与挑战

背景概述

UGC-VideoCap数据集由Memories.ai Research于2025年推出，旨在解决用户生成内容（UGC）视频的多模态理解问题。该数据集由Peiran Wu、Yunze Liu等研究人员构建，专注于短格式视频（如TikTok视频）的音频与视觉内容联合标注。与传统的视觉中心化视频描述数据集不同，UGC-VideoCap通过三阶段人工标注流程（纯音频、纯视觉及音视觉联合标注），强调了音频模态在场景动态、说话者意图和叙事语境中的关键作用。该数据集包含1,000个视频及4,000个问答对，为多模态视频理解领域提供了首个以音视觉平衡为核心的基准测试，推动了社交媒体视频分析的细粒度研究。

当前挑战

UGC-VideoCap面临的挑战主要体现在领域问题和构建过程两方面。在领域层面，现有视频描述模型普遍忽视音频模态，导致对UGC视频中音乐、语音与非语音声音的语义捕捉不足，而短格式视频快速切换的场景与复杂声学环境进一步加剧了多模态对齐的难度。构建过程中，需克服三大挑战：1)设计兼顾音频事件检测与视觉OCR的联合标注框架；2)处理用户生成内容的非结构化特性（如低光照、背景噪声）；3)通过三阶段人工标注确保跨模态语义一致性，该流程需投入350小时人工审核并采用双专家仲裁机制以控制3%以下的错误率。

常用场景

经典使用场景

UGC-VideoCap数据集在短视频内容理解领域具有广泛的应用价值，特别是在TikTok等用户生成内容（UGC）平台上。该数据集通过整合音频和视觉模态的丰富信息，为研究者提供了一个全面的基准，用于开发和评估多模态视频描述生成模型。其经典使用场景包括视频内容自动标注、跨模态检索以及视频语义理解等任务。

解决学术问题

UGC-VideoCap解决了传统视频描述生成研究中视觉模态主导的问题，填补了音频模态在视频理解中的空白。通过提供1,000个带有详细音频和视觉标注的短视频，以及4,000个精心设计的问答对，该数据集为研究社区提供了一个高质量的资源，用于探索音频和视觉信号的联合建模。其意义在于推动了多模态视频理解的研究，尤其是在真实场景下的短视频内容分析。

衍生相关工作

UGC-VideoCap的发布催生了一系列相关研究，特别是在多模态大语言模型（MLLMs）领域。基于该数据集，研究者们开发了如UGC-VideoCaptioner-3B等轻量级模型，通过知识蒸馏和强化学习技术实现了高效的视频描述生成。此外，该数据集还激发了关于音频-视觉联合建模的新方法，进一步推动了多模态视频理解技术的发展。