视频生成模型的评估基准有哪些

视频生成模型的评估基准是一个用于全面评估视频生成任务的框架，旨在衡量模型在不同维度上的表现。

视频生成模型的评估基准通常包括以下几个方面：

1. 控制-视频对齐：评估生成视频与原始文本提示之间的对齐程度，确保生成内容符合文本描述。
2. 运动效果：衡量生成视频中的运动是否自然、流畅，以及是否能够准确反映文本中的动作描述。
3. 时间一致性：评估视频帧之间的连贯性和时间一致性，确保视频内容在时间轴上的连贯性。
4. 视频质量：包括图像质量和运动的忠实度，通过关键指标如FVD（Fréchet Video Distance）、FID（Fréchet Inception Distance）和IS（Inception Score）等来衡量。
5. 多样性及一致性：评估生成视频的多样性以及在不同条件下的表现一致性，确保生成的视频在不同场景下都能保持高质量。
6. 用户偏好：通过人类偏好数据集进行评估，衡量生成视频在视觉效果和内容上的用户接受度。
7. 物理常识：评估生成视频是否符合物理定律和常识，确保生成内容在物理上合理。
8. 内容质量：包括生成视频的逼真度、自然一致性和整体质量，通过人类主观评估和客观指标进行综合评价。
9. 多模态评估：针对多模态大语言模型（MLLMs）在视频分析中的表现进行综合评估，确保模型在处理视频数据时的能力。

这些评估基准涵盖了视频生成模型的多个方面，从技术指标到用户偏好，从物理一致性到内容质量，全面衡量模型的性能。