Dataset Viewer

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Cannot get the split names for the config 'default' of the dataset.

Exception:    SplitsNotFoundError
Message:      The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
                  for split_generator in builder._split_generators(
                                         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      StreamingDownloadManager(base_path=builder.base_path, download_config=download_config)
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/webdataset/webdataset.py", line 82, in _split_generators
                  first_examples = list(islice(pipeline, self.NUM_EXAMPLES_FOR_FEATURES_INFERENCE))
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/webdataset/webdataset.py", line 32, in _get_pipeline_from_tar
                  for filename, f in tar_iterator:
                                     ^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/track.py", line 49, in __iter__
                  for x in self.generator(*self.args):
                           ~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 1421, in _iter_from_urlpath
                  yield from cls._iter_zip(f)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/file_utils.py", line 1391, in _iter_zip
                  zipf = zipfile.ZipFile(f)
                File "/usr/local/lib/python3.14/zipfile/__init__.py", line 1472, in __init__
                  self._RealGetContents()
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/zipfile/__init__.py", line 1535, in _RealGetContents
                  endrec = _EndRecData(fp)
                File "/usr/local/lib/python3.14/zipfile/__init__.py", line 352, in _EndRecData
                  fpin.seek(0, 2)
                  ~~~~~~~~~^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/huggingface_hub/hf_file_system.py", line 1644, in seek
                  raise ValueError("Cannot seek streaming HF file")
              ValueError: Cannot seek streaming HF file
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 68, in compute_split_names_from_streaming_response
                  for split in get_dataset_split_names(
                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      path=dataset,
                      ^^^^^^^^^^^^^
                      config_name=config,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                      token=hf_token,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
                  info = get_dataset_config_info(
                      path,
                  ...<6 lines>...
                      **config_kwargs,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
                  raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
              datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.

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YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

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synth-v-18k: 合成多视角游戏视频 (Veo 输入包, 2026-11-06)

每个场景 2-5 个人在同一个地方走动, 每个人一个视角 (第一人称 = 他的眼睛; 第三人称 = 跟在他身后的追尾镜头)。每个视角的输入都已备好 (白模视频 + 带人首帧图 + 人物图 + prompt), 只差用 Veo 生成视频: 模型 gemini-omni-flash-preview, 每个视角一次请求, 所有视角互不依赖, 可以全部并行发。

场景 6000 个, 视角 (= 要生成的视频) 18000 个 (计划 6000 场景 / 18000 视角)
24 个 tar, 共 224 GB (每个约 10 GB, 一个场景不跨 tar), 校验见 SHA256SUMS, 每个 tar 含哪些场景见 manifest.json
场景列表 + 属性 (风格 / 人数 / 人称 / 走位难度 / 时长): index.json (同时在 part 000 里)

数据分布 (按场景计 | 视角数)

人数 (2 / 3 / 4 / 5 人 = 4 : 3 : 2 : 1):

人数	场景	视角
2 人	2400	4800
3 人	1800	5400
4 人	1200	4800
5 人	600	3000

风格 (GTA / 原神 / 艾尔登 / 黑魂 / Apex / 赛博朋克 / 真实世界 = 1:1:1:1:1:1:4):

风格	场景	视角
GTA	600	1783
原神	600	1793
艾尔登法环	600	1787
黑暗之魂	600	1805
Apex	600	1774
赛博朋克	600	1820
真实世界 (6 类合计: 城市 400, 乡村 400, 雪地 400, 沙漠 400, 霓虹夜景 400, 雨天 400)	2400	7238

走位难度 (简单 / 中等 / 复杂 = 4 : 3 : 3):

难度	场景	视角
简单 (匀速, 路线近直)	2400	7209
中等 (一次停下或张望 + 变速)	1800	5384
复杂 (两次事件 + 变速 + 绕行)	1800	5407

时长 (5 / 6 / 7 / 8 / 9 s = 2 : 2 : 2 : 2 : 1; 同一场景的所有视角时长相同):

时长	场景	视角
5 s (120 帧)	1334	4033
6 s (144 帧)	1333	4027
7 s (168 帧)	1333	3972
8 s (192 帧)	1333	3998
9 s (216 帧)	667	1970

人称: 第一人称 3000 场景, 第三人称 3000 场景。

运动约束 (所有场景): 人转身 / 两种镜头转向都 <= 45 度/秒, 单次转向 <= 90 度, 步速 0.7-1.2 米/秒。

生成方式 (和 synth-v-1800 交接包里 omni4 并行版一致)

白模 (灰色几何关卡 + 灰色人形) 由 Blender 渲染, 人形有鼻子 / 帽檐 / 胸板 / 长脚尖标出正面。
首帧图: Qwen-Image 按白模第 0 帧生成写实场景图 (只换材质 / 光照, 从白模加噪起步, 轮廓贴白模; 同一场景的视角按顺序生成, 后面的视角参考前面的材质), 再把每个人按白模朝向 (连续角度) 生成全身像贴到对应位置; 背对 / 正对的人用人体关键点模型检查脸是否可见, 不对就重画。
prompt (omni4): "Edit Video1" + Image1 = 目标首帧 + 镜头时间线 (何时向哪边转多少度) + 每个灰色人形绑定一张人物图 (首帧位置 / 入画出画时间 / 画面里的运动轨迹, 由 3D 几何逐帧算出) + 只有 N 个人、不加路人。

下载 / 解包

sha256sum -c SHA256SUMS            # 或只校验下载了的: --ignore-missing
for t in synth_v_18k_part*.tar; do tar xf "$t"; done      # 全部解到 synth_v_18k/

synth_v_18k/
  run_veo_mv.sh                      跑法脚本 (断点续跑; 已有 output.mp4 的视角跳过)
  index.json                         场景列表
  <场景>/case.json                    风格 / 人数 / 人称 / 难度 / 帧数 / 视角列表, 首帧图里每个人的位置和朝向
  <场景>/p<i>/source_clay.mp4         本视角灰度白模视频 (1344x768, 24 fps, 5-9 s)
  <场景>/p<i>/prompt.txt              prompt
  <场景>/p<i>/request.template.json   请求体 (model = gemini-omni-flash-preview; 输入顺序: 源视频, 首帧图, 人物图, 文字;
                                     data 字段是文件名, 发送前替换成 base64, run_veo_mv.sh 自动做)
  <场景>/p<i>/images/                 第 1 张 = 带人首帧图 scene_people_p<i>.png, 其余 = 画面里会出现的每个人的全身像

场景名 v<风格 2 位><关卡 3 位>_<f|b><人数>_m<k>: f = 第一人称, b = 第三人称; 同一关卡 (同一套白模几何) 有 4 个场景 (m0-m3)。风格编号: 00 GTA, 02 原神, 03 黑魂, 04 艾尔登, 05 Apex, 06-11 真实世界 (城市 / 乡村 / 雪地 / 沙漠 / 霓虹夜景 / 雨天), 12 赛博朋克。

怎么跑

pip install numpy pillow
export VEO_ENDPOINT='https://<endpoint>' VEO_API_KEY='<key>'
cd synth_v_18k && VEO_PARALLEL=64 bash run_veo_mv.sh            # 全部场景; 也可只给部分场景目录名

run_veo_mv.sh 里标了 "按实际接口改" 的三处 (鉴权 header / 任务 id 字段 / 查询 URL) 按你们的接口改; 每个视角成品写到 <场景>/p<i>/output.mp4, 进度在 _status.txt, 日志在 _logs/。

回传

请把 <场景>/p<i>/output.mp4 (和 response.json, 有的话) 按场景目录打包回传 (例如每 1,000 个场景一个 zip); 被拒的请求请保留返回的错误信息。

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