本文面向世界模型、视频理解模型、视频生成模型的数据生产团队，介绍如何通过视频精细理解 API 面向大规模预训练数据生产通用视频描述：为原始视频生成统一的整段语义描述，或生成带时间边界的结构化描述。方案不绑定某个垂直场景或动作标签体系，产物可进入训练数据生产、筛选、质检和人工复核链路。

在大规模视频预训练数据生产中，核心需求通常不是为某一个固定场景写专用规则，而是把不同来源、不同内容形态的视频转成稳定、可批处理、可抽检的文本监督信号。

• 视频精细理解算子：可产出通用视频级描述和稠密视频描述（带时间边界的片段级描述），覆盖整体语义、主体与环境、动作变化、镜头信息、字幕/画面文字和时间推进等通用维度。

使用建议 #

• 如果训练目标是视频-文本对齐，优先选择视频级细粒度描述。
• 如果训练目标需要片段级时序监督、自动切片或长视频索引，优先选择稠密视频描述。
• 生成结果只基于画面内容，不应根据音频、文件名或外部背景补充画面中没有出现的信息。
• 批量生产前建议先抽样评估：检查视频级细粒度描述是否准确，稠密视频描述的时间段是否连续、是否重叠、是否存在臆造。

实践参考1：视频级细粒度描述 #

任务说明 #

视频级细粒度描述用于面向大规模视频语料，为每个完整视频生成一段通用中文描述，不输出时间戳、列表或 JSON。它不依赖特定场景规则，适合作为视频级语义标签、视频-文本配对和预训练数据文本监督。

调用方式 #

在请求中将 task_template 设置为 general_video_captioning，只需额外传入视频地址。

{
  "operator_id": "las_long_video_understand",
  "operator_version": "v1",
  "data": {
    "video_url": "tos://bucket/path/to/video.mp4",
    "task_template": "general_video_captioning"
  }
}

效果展示 #

实践参考2：稠密视频描述 #

任务说明 #

稠密视频描述用于面向大规模视频语料，把通用视频内容组织成视频级概述、事件段和动作/场景段，并输出带 start/end 的 JSON。它强调统一结构和时间边界，适合片段级索引、时序监督构建、自动切片和批量质检，不限定某个场景类别。

调用方式 #

在请求中将 task_template 设置为 dense_video_captioning，只需额外传入视频地址。

{
  "operator_id": "las_long_video_understand",
  "operator_version": "v1",
  "data": {
    "video_url": "tos://bucket/path/to/video.mp4",
    "task_template": "dense_video_captioning"
  }
}

效果展示 #