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【CVPR 2024】VBench : Comprehensive Benchmark Suite for Video Generative Models

  • 一、前言
  • Abstract
  • 1. Introduction
  • 2. Related Works
  • 3. VBench Suite
    • 3.1. Evaluation Dimension Suite
      • 3.1.1 Video Quality
      • 3.1.2 Video-Condition Consistency
    • 3.2. Prompt Suite
    • 3.3. Human Preference Annotation
  • 4. Experiments
    • 4.1. Per-Dimension Evaluation
    • 4.2. Validating Human Alignment of VBench
    • 4.3. Per-Category Evaluation
    • 4.4. Video Generation V.S. Image Generation
  • 5. Insights and Discussions
  • 6. Conclusion

一、前言

Authors: Ziqi Huang, Yinan He, Jiashuo Yu, Fan Zhang, Chenyang Si, Yuming Jiang, Yuanhan Zhang, Tianxing Wu, Qingyang Jin, Nattapol Chanpaisit, Yaohui Wang, Xinyuan Chen, Limin Wang, Dahua Lin, Yu Qiao, Ziwei Liu

随着视频生成的兴起，需要一个视频生成的综合评估基准，来评估数据集和生成的视频。
本文提出了视频生成的全面的基准测试套件, 还研究了视频和图像生成模型之间的差距。
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Abstract

motivation:视频生成已经取得了显着的进步，但评估这些模型仍然是一个挑战。视频生成的综合评估基准是必不可少的，原因有两个：1）现有的指标并不完全符合人类的感知； 2）理想的评估系统应该为视频生成的

本文标签： VBench Comprehensive CVPR Benchmark Generative

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