Paper2Video는 싱가포르 국립대학교가 2025년에 발표한 종이와 비디오 페어링을 위한 최초의 벤치마크 데이터 세트입니다.Paper2Video: 과학 논문에서 자동 비디오 생성"는 학술 논문에서 프레젠테이션 비디오(슬라이드, 자막, 음성, 스피커 아바타 포함)를 자동으로 생성하는 작업에 대한 표준 벤치마크 및 평가 리소스를 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 데이터 세트는 101개의 논문-비디오 쌍을 포함합니다. 각 논문은 평균 약 28.7페이지, 약 13,300단어, 그리고 44.7개의 그림을 포함합니다. 각 비디오는 평균 약 6분 15초 길이로 최대 14분까지 가능하며, 평균 16개의 슬라이드로 구성됩니다. 논문과 비디오 외에도 각 샘플에는 논문 메타데이터(제목, 링크, 컨퍼런스, 연도 포함), 발표자 이미지, 그리고 음성 샘플이 포함되어 있습니다.

데이터 구성

• 메타데이터 파일: 각 샘플의 논문 제목(paper), 논문 링크(paper_link), 프레젠테이션 비디오 링크(presentation_link), 컨퍼런스 이름(conference), 연도(year) 등의 필드가 포함되어 있습니다.
• 개인화된 스피커 합성, 스피커 렌더링, 아바타 비디오 생성 등의 작업에 사용할 수 있는 작성자 ID 파일:

• 각 저자는 식별 이미지(예: ref_img.png)를 포함해야 합니다.
• 음성 샘플(예: ref_audio.wav)

소환

@misc{paper2video,
title={Paper2Video: Automatic Video Generation from Scientific Papers},
author={Zeyu Zhu and Kevin Qinghong Lin and Mike Zheng Shou},
year={2025},
eprint={2510.05096},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2510.05096},
}