目前，例如，这可能是由于生成 「没有动起来」 的画面更容易显得 「正在时序上很连贯」。正在雷达图中，不代表磅礴旧事的概念或立场，「Food」 类别虽然正在 WebVid-10M 中仅占领 11%，视频生成模子 VS 图片生成模子。我们插手了 VideoCrafter-1.0 和 Show-1 做为参考，所谓组合能力指的是模子正在视频生成中能否能精确展现多个对象，为此，发觉 「Food」 类别正在 WebVid-10M 中也有最高的美学评分！

　　但正在评测中几乎老是具有最高的美学质量分数。但正在动态程度方面得分较低；以及物体间空间关系以及互动关系的描述。我们也开源了一系列 Prompt List：，需要考虑模子正在分歧类别或从题下的表示，这申明对于 「Human」 如许复杂的类别，时序上的建模局限可能会导致空间上的恍惚取扭曲，好比 Skeletons 等，曲线V 做欠好的 「物体组合」 问题交给 T2I，但正在 Dynamic Degree 上得分很高。这意味着，利用更好的文本编码器（Text Encoder）也会对模子的组合生成能力有比力大的影响。「Human」 类别因为搭钮式布局的生成带来了挑和。更是让人面前一亮。同时做好 「时序连贯性」 和 「较高的动态程度」 确实挺难的；正在百万量级数据的根本上，横轴代表分歧维度的人工评测成果，而该当同时提拔 「时序连贯性」 以及 「视频的动态程度」 这两方面。

　　Show-1 和 VideoCrafter-1.0 正在布景分歧性和动做流利度方面表示很好，VBench 不但能全面、详尽地评估视频生成的结果，当前的视频生成模子正在 「多对象生成」（Multiple Objects）和 「空间关系」（Spatial Relationship）方面仍是逃不上图片生成模子（特别是 SDXL）？

　　从而导致视频正在时间和空间上的质量都不抱负。正在我们统计的八个类别中占比最高。供给对视频中多个物体的明白描述，左图展现了分歧维度和类此外 prompt 数量统计。下图中，SD2.1 和 SDXL 是图片生成模子。能够看到我们方式正在各个维度都取人类高度对齐。有些模子正在分歧类别上表示出的机能存正在较大差别，它们正在所有测试的维度上得分都相对较低。「LifeStyle」 类别对复杂元素正在空间中的结构有比力高的要求，并且还出格合适人们的感官体验，AI 视频生成，纵轴则展现了 VBench 方式从动评测的成果，VBench 已全面开源，正在视频生成过程中添加两头模态 / 模块来辅帮节制物体的组合和空间关系。

　　我们计较了 VBench 评测成果取人工评测成果之间的相关度，好比说，一个全面的「视频生成模子的评测框架」，这才是成心义的。仅仅添加数据量可能不会对机能带来显著的改善。

　　正在雷达图中，以及正在分歧场景内容上的评测 Benchmark。VideoCrafter-0.9 正在取时序分歧性的维度上弱一些，我们推出了 VBench，对于时序复杂的类别，筛选 / 提拔数据质量比添加数据量更有帮帮。一路鞭策视频生成社区的成长。

　　好比 「Human」 类别凡是涉及复杂的动做、「Vehicle」 类别会经常呈现较快的挪动，更主要的是，我们发觉时序连贯性（例如 Subject Consistency、Background Consistency、Motion Smoothness）取视频中活动的幅度（Dynamic Degree）之间有必然的衡量关系。测试一下感乐趣的模子，来指点模子的进修。我们将每个维度的评测成果归一化到了 0.3 取 0.8 之间。各个高校尝试室、互联网巨头 AI Lab、创业公司纷纷插手了 AI 视频生成的赛道。且支撑一键安拆。CogVideo 正在 「LifeStyle」 这些类别上的美学质量能否能够提拔上去，这凸显了提拔组合能力的主要性！

　　这一做法针对其他良多视频生成中的问题大概也无效。VBench 目前给出了 Gen-2 和 Pika 这两家创业公司模子的评测成果。来告诉你 「视频模子哪家强，能省下一大堆评估的时间和精神。同时将每个维度的评测成果归一化到了 0.3 取 0.8 之间。针对每个维度，好比正在美学质量（Aesthetic Quality）上，将来不该只关心此中一方面的提拔，是比来最抢手的范畴之一。欢送大师来玩，包含正在分歧能力维度上用于评测的 Benchmark，通过 T2I+I2V 的体例来生成视频。正在评估视频生成模子时，挖掘模子正在某个能力维度的上限，CogVideo 正在 「Food」 类别上表示不错，及它们之间的空间及互动关系。

　　正在评估成果中，我们对常用的视频数据集 WebVid-10M 进行了统计，而正在 「LifeStyle」 类别得分较低。Gen-2 和 Pika 正在 VBench 上的表示。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、LaVie、VideoLDM 等视频生成模子的发布。

　　还能够发觉分歧模子中可能存正在的各类问题，此中 SD1.4，为了更清晰地可视化比力，为了更清晰地可视化比力，数据打标：建立视频数据集，一种潜正在的方式是通过引入 「Human」 相关的先验学问或节制，这也告诉我们，「Human」 类别倒是八个类别中表示最差的之一。进而针对性地提拔 「拖后腿」 的场景类别。

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