VBench

VBench官网

VBench是一个由上海人工智能实验室、南洋理工大学S-Lab、香港中文大学、学等联合开发的AI视频生成模型评测框架。它旨在为AI视频生成领域提供一个标准化、多维度、可扩展的评估工具，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。简单来说，VBench就像一个权威的“裁判”，能够对各种AI视频生成模型进行全面的评估和排名。

VBench的主要功能

VBench拥有强大的功能，主要体现在以下几个方面：

• 多维评测体系：VBench采用16个评测维度，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，并支持8大场景类别，能够针对性分析模型在不同场景下的表现。
• 广泛的模型覆盖：VBench支持40+视频生成模型，包括开源模型（如VideoCrafter、Show-1）和闭源模型（如Gen-2、Pika），兼容文本生成视频（T2V）和图像生成视频（I2V）任务，并提供适配不同分辨率的评测方案。
• 自定义评测：VBench允许用户上传自定义视频或提示词（Prompt），灵活评估模型在特定场景下的表现，满足个性化需求。
• VBench排行榜：VBench根据评测结果，提供一个视频大模型排行榜（https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard），方便用户快速了解哪个视频生成模型更好。

如何使用VBench

VBench的使用方法目前官网没有详细说明，主要通过其提供的排行榜查看不同模型的评测结果。 对于自定义评测功能，需要参考其官方文档或联系相关团队了解具体操作流程。 目前主要的使用方式是访问其排行榜网站，查看各个模型的排名和评测数据，从而选择合适的模型。

VBench的价格

VBench是一个开源的评测框架，因此它是免费使用的。用户无需支付任何费用即可访问其排行榜和使用其提供的评测数据。

VBench常见问题

VBench的评测结果是否完全客观？

VBench的评测结果基于多个维度和指标，力求客观公正，但由于评测方法本身以及不同模型的侧重点不同，评测结果仍可能存在一定的偏差。 建议用户结合自身需求综合考虑。

VBench支持哪些类型的视频生成模型？

VBench目前支持40多个视频生成模型，包括开源和闭源模型，涵盖文本生成视频（T2V）和图像生成视频（I2V）两种类型，并支持不同分辨率的视频。

如何提交自己的模型到VBench进行评测？

目前，VBench的官方网站并未提供明确的模型提交流程。 建议访问VBench的官方GitHub页面或联系相关团队了解具体的提交方式和要求。

VBench官网入口网址

https://vchitect.github.io/VBench-project/

OpenI小编发现VBench网站非常受用户欢迎，请访问VBench网址入口试用。