VBench 是一个由上海人工智能实验室、南洋理工大学S-Lab、中国香港中文大学、南京大学等机构联合开发的视频生成模型评测框架，旨在为 AI 视频生成领域提供一个标准化、多维度且可扩展的评估工具。该框架通过分层评测维度和与人类感知对齐的评估方法，帮助用户快速了解不同模型的性能特点，并为技术改进提供方向。
核心功能与特点
- 多维评测体系：
- VBench 包含 16 个独立评测维度，涵盖视频质量（如时序一致性、动态程度、美学质量）、语义对齐（如物体类别、空间关系）等核心指标。
- 这些维度被进一步细分为更具体的子维度，例如“对象类”、“多个对象”、“人类动作”、“颜色”、“空间关系”、“场景”、“外观风格”、“时间风格”和“整体一致性”等。
- 支持多种场景与模型：
- 自定义评测与排行榜：
- 用户可以上传自定义视频或提示词，灵活评估模型在特定场景下的表现。
- VBench 提供了一个视频大模型排行榜，帮助用户快速了解哪个视频生成模型表现更佳。排行榜地址为：https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard 。
- 与人类感知对齐：
- VBench 的评测结果与人类观感高度对齐，能为 AI 视频生成领域提供有价值的洞察和思考。
- 为了验证评估结果的准确性，VBench 进行了大规模的人类偏好注释，并通过微调视频语言模型（VLM）来提高其在特定维度上的评估能力。
- 开源与可扩展性：
评测结果与应用
- 模型表现：
- 在 VBench 的评测中，VideoCrafter-1.0 和 Show-1 在多数维度上具有相对优势，而 Gen-2 和 Pika 在视频质量方面表现突出，尤其是在时序一致性和单帧质量上。
- VBench 还发现，时序连贯性和视频动态程度之间存在权衡关系，提升两者是未来发展的关键。
- 应用场景：
- VBench 不仅适用于学术研究，也适用于工业界的产品开发和优化。例如，它可以帮助开发者评估不同模型在特定场景下的表现，从而选择最适合的模型。
- 该框架还支持评估模型的可信性，如文化、公平性、偏见和安全性。
未来发展方向
- 扩展评估维度：
- VBench-2.0 是 VBench 的升级版本，新增了 18 个评估维度，包括状态变化、多视角一致性、多样性、组成、动态空间关系、动态属性、动作顺序理解、人际互动、相机运动、复杂图、复杂景观、人体结构、人类一致性、动作合理性、实例保留等。
- 这些新增维度旨在更全面地评估视频生成模型的内在真实性，而不仅仅是表面真实感。
- 提升评估方法：
- VBench 团队计划改进评估方法，以提高评估的准确性和可靠性。例如，通过引入更先进的评估指标和算法，进一步优化模型的性能。
- 支持更多模型类型：
- 未来，VBench 将支持更多类型的视频生成模型，包括文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）以及多模态生成模型。
- 增强可用性：
- VBench 将通过优化用户体验和提供更详细的文档，使更多用户能够轻松使用该框架。
- 建设活跃的用户社区：
- VBench 团队计划通过举办研讨会、发布教程和鼓励社区贡献，推动视频生成领域的创新和发展。
总结
VBench 是一个全面、可扩展且与人类感知对齐的视频生成模型评测框架，旨在为 AI 视频生成领域提供标准化的评估工具。通过 16 个分层和解耦的评测维度，VBench 能够细致地评估模型的性能，并为技术改进提供方向。该框架不仅适用于学术研究，也适用于工业界的产品开发和优化。未来，VBench 将继续扩展评估维度、改进评估方法、支持更多模型类型，并建设活跃的用户社区，推动视频生成技术的发展
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！