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source · 2026-04-15

InsViE-1M（ICCV 2025）：通过精细数据构造实现有效的 instruction-based 视频编辑

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InsViE-1M（ICCV 2025）：通过精细数据构造实现有效的 instruction-based 视频编辑

会议：ICCV 2025
发表日期：2025-01-01
资料加入日期：2026-04-14

一句话结论

这篇工作把大规模精细数据构造重新推成视频编辑的核心变量，补上了 video-editing 里的数据工程主线。

问题定义

它要解决的是 instruction-based video editing 缺少高质量、大规模、结构化数据支撑的问题。对当前知识库来说，它非常适合用来对照 image-editing 里“数据质量决定上限”的判断。

方法概述

InsViE-1M 通过 elaborate dataset construction 构建大规模 instruction-based video editing 数据，并基于此提升视频编辑系统的有效性，强调数据设计而不是只靠测试时技巧。

关键发现

  • 它说明 video-editing 近年也开始重复 image-editing 里的一个重要规律：数据集质量和覆盖面会直接决定方法上限。
  • 它把视频编辑里的“数据工程”正式推上台面，而不只是单看模型结构。
  • 它为以后比较“数据驱动增益”与“架构驱动增益”提供了很好的视频侧样本。

局限或疑问

  • 它更偏数据侧推动，不自动说明架构不重要。
  • 大规模数据构造本身成本高，复现门槛也更高。
  • 它是强数据证据，但仍需要与更多架构型改进一起比较。

原始链接

  • https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/html/Wu_InsViE-1M_Effective_Instruction-based_Video_Editing_with_Elaborate_Dataset_Construction_ICCV_2025_paper.html
  • https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2025/papers/Wu_InsViE-1M_Effective_Instruction-based_Video_Editing_with_Elaborate_Dataset_Construction_ICCV_2025_paper.pdf

相关页面

备注

InsViE-1M 在这套库里的作用，是把 instruction-based video editing 的数据构造主线补成明确节点。

Metadata

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