Koala-36M 是一个大规模、高质量的视频数据集，旨在提升视频生成模型的性能。该数据集由快手科技（Kwai）团队开发，并在2024年发布。Koala-36M 包含超过1000万条视频片段，平均时长为13.75秒，分辨率为720p，每条视频配有平均202字的详细描述。该数据集在时间分割、描述细节和视频质量方面均优于现有数据集，如Panda-70M。
Koala-36M 的核心目标是提高细粒度条件与视频内容之间的一致性。为此，该数据集采用了多种改进方法，包括更精确的视频分割、结构化字幕系统、数据过滤方法和细粒度条件化。例如，该数据集采用颜色-结构支持向量机（CSS）模块和高斯分布模型来优化视频分割，以提高时间一致性。此外，该数据集还引入了视频训练适用性评分（VTSS）来筛选高质量视频，并通过指标条件化方法进一步提升模型训练效果。
Koala-36M 的数据处理流程包括视频分割、字幕生成、数据过滤和指标条件化等步骤。这些改进显著提升了视频生成模型的性能，尤其是在视频生成质量、语义一致性和模型控制能力方面。尽管 Koala-36M 在多个方面表现出色，但其仍存在一些局限性，例如在支持超大规模模型训练方面仍有待进一步研究。
Koala-36M 是当前最先进的大规模视频数据集之一，为视频生成和理解领域提供了高质量的数据支持和优化框架
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