VBench 是一个全面的「视频生成模型的评测框架」，它将「视频生成质量」细分为 16 个评分维度，从人物形象一致性、动作流畅度、画面稳定性到空间关系等方面对模型进行细致、客观的评估。TeleAI-VAST在VBench榜单上表现亮眼。项目链接：https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard TeleAI 视频生成大...
针对每个维度,我们计算VBench评测结果与人工评测结果之间的相关度,进而验证我们方法与人类观感的一致性。下图中,横轴代表不同维度的人工评测结果,纵轴则展示了VBench方法自动评测的结果,可以看到我们方法在各个维度都与人类感知高度对齐。 VBench带给AI视频生成的思考 VBench不仅可以对现有模型进行评测,更重要的是,还可以...
1月21日，视频生成权威评测框架VBench发布最新测试结果，凭借行业领先的视频生成质量和独树一帜的美学理念，美图奇想大模型（MiracleVision）旗下视频大模型以85.30%的总分荣登榜首。一同入选的还有阿里旗下的通义万象，海外近期爆火的Luma AI旗下的视频大模型。美图奇想大模型（MiracleVision）在视频生成质量（Quality...
我们建议研究者同时使用VBench-1.0与VBench-2.0 对模型进行评估:前者能直观地衡量视频的视觉效果和基础一致性,后者则深入探讨模型在物理、常识、复杂行为等领域的表现,帮助你更好地理解模型的实际潜力。 现有模型表现:开源与闭源,皆有亮点 各家AI 视频生成模型在 VBench-2.0 上的表现。在雷达图中,为了更清晰地可...
此外,VBench评估的维度可能对清理指定质量维度的数据集有潜在的用处。 构成性:T2I与T2V: 如图6(a)所示,T2V模型在多对象和空间关系方面表现明显不如T2I模型,这突显了增强构成性(即在同一帧中正确组合多个对象)的必要性。可能的解决方案包括:1)策划包含多个对象的训练数据,并提供明确描述这种构成性的相应标题;...
VBench 是视频生成领域的权威评测集,它一共有 16 个评分维度,从整体一致性、动作流畅度、画面稳定性等方面对模型进行全方位评估。VBench 榜单显示,通义万相在运动幅度、多对象生成、空间关系等关键能力上拿下最高分,并以总分 84.7% 的成绩斩获第一。
目前,海螺 AI 视频模型在 VBench(视频生成模型评测框架)的第三方独立测试结果中综合排名第一,在画面质量、连贯性、流畅性等多维度均处于领先地位。 最近,香港中文大学和腾讯研究人员通过「 VideoGen-Eval 」项目,对当前主流AI视频生成模型进行了全面评估,肯定了海螺 AI 在文本控制方面突出能力,尤其在人物表情、运镜、...
VBench is a benchmark for evaluating vector analytic-queries based on SQL interface. VBench uses Recipe1M dataset augmented with scalar attributes, and provides a comprehensive set of vector analytic-queries that utilize standard SQL operators, including Join, GroupBy, Filter and TopK. In this repo...
VBench VBENCH is a fork of MOSBENCH but allows running benchmarks inside VM as well. Supported benchmarks: Currently, we have included the following benchmarks for evaluation: Gmake: Fork intensive, but spends most of the time in the userspace. Exim: Crazily stresses mm, fs, and proce...
VBench++是由南洋理工大学和上海人工智能实验室联合创建的综合视频生成模型评估基准。该数据集包含16个维度,每个维度有约100个文本提示,用于评估视频生成模型的性能。数据集内容涵盖视频质量、视频条件一致性等多个方面,旨在通过细粒度的评估方法揭示模型的优缺点。创建过程中,研究团队设计了多层次的评估维度,并通过人类偏...