linoyts/wan_curtseying

Name: linoyts/wan_curtseying
Creator: linoyts
Published: 2025-04-12T01:14:07+08:00

Hugging Face2025-04-09 更新2025-04-12 收录

文本到视频

视频生成

数据链接：

https://hf-mirror.com/datasets/linoyts/wan_curtseying 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

这个数据集包含使用Wan 2.1 T2V 14B模型生成的视频。

This dataset contains videos generated using Wan 2.1 T2V 14B.

提供机构：

TPA-Net数据集由加州大学洛杉矶分校创建，旨在通过高分辨率的3D物理模拟，包括固体和流体的模拟，以及文本描述物理现象，推动文本到视频/模拟（T2V/S）技术的发展。数据集利用了先进的物理模拟方法，如增量势接触（IPC）和材料点方法（MPM），模拟了多种物理现象，如弹性变形、材料断裂、碰撞和湍流等。此外，还提供了高质量的多视角渲染视频，以支持T2V、神经辐射场（NeRF）等研究。TPA-Net是

arXiv2022-11-25 更新1300

CelebV-Text

面部识别

视频生成

CelebV-Text是由新加坡南洋理工大学S-Lab创建的大规模面部文本-视频数据集，包含70,000个野生面部视频片段，每个视频片段配以20个文本描述。数据集旨在促进面部文本到视频生成任务的研究，涵盖了从静态到动态的多种面部属性描述，如外观、动作和情感。创建过程包括数据收集、处理、标注和半自动文本生成，确保了文本与视频之间的高度相关性。该数据集适用于开发和评估面部文本到视频生成的先进模型，解决

arXiv2023-03-26 更新600

Rapidata/sora-video-generation-time-flow

视频生成

人类评价

这是一个关于视频生成时间流动注释的数据集，由约3700名人类评估者对AI生成的视频进行评估，以判断视频中的时间流逝方式。数据集包含了视频文件、加权比率、置信度以及评估者的详细信息。

Hugging Face2025-02-04 更新210

Omni-VFX

视觉特效

视频生成

Omni-VFX数据集是阿里巴巴集团AMAP、北京大学PKU、清华大学THU、中国科学院自动化研究所CASIA联合构建的一个高质量视觉特效数据集。该数据集包含55个不同的特效类别，通过图像编辑和First-Last Frame-to-Video (FLF2V)合成方法生成，旨在支持多种高质量的视觉特效视频生成。Omni-VFX数据集的构建过程经过了严格的手动筛选，以确保数据质量，并覆盖了广泛的特效

arXiv2025-08-11 更新1210

OpenVid-1M

视频质量提升

文本到视频

OpenVid-1M是一个大规模高质量的文本到视频数据集，专为研究机构提升视频质量而设计，具有高美学、清晰度和分辨率。该数据集包含至少512x512分辨率的视频，并从中精选出433K个1080p视频。它适用于直接训练或作为其他视频数据集的质量调整补充。数据集中的所有视频均符合CC-BY-4.0许可，且提供了详细的下载和使用指南。

Hugging Face2024-06-18 更新570

linoyts/wan_curtseying

资源简介：

相关数据集