AI 视频生成，是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头 AI Lab、创业公司纷纷加入了 AI 视频生成的赛道。Pika、Gen-2、Show-1、VideoCrafter、ModelScope、SEINE、LaVie、VideoLDM 等视频生成模型的发布，更是让人眼前一亮。v⁽ⁱ⁾
大家肯定对以下几个问题感到好奇：
- 到底哪个视频生成模型最牛？
- 每个模型有什么特长？
- AI 视频生成领域目前还有哪些值得关注的问题待解决？
为此，我们推出了 VBench，一个全面的「视频生成模型的评测框架」，来告诉你 「视频模型哪家强，各家模型强在哪」。
- 论文：https://arxiv.org/abs/2311.17982
- 代码：https://github.com/Vchitect/VBench
- 网页：https://vchitect.github.io/VBench-project/
- 论文标题：VBench: Comprehensive Benchmark Suite for Video Generative Models
VBench 不光能全面、细致地评估视频生成的效果，而且还特别符合人们的感官体验，能省下一大堆评估的时间和精力。
- VBench 包含 16 个分层和解耦的评测维度
- VBench 开源了用于文生视频生成评测的 Prompt List 体系
- VBench 每个维度的评测方案与人类的观感与评价对齐
- VBench 提供了多视角的洞察，助力未来对于 AI 视频生成的探索
“VBench” - 「视频生成模型」的全面基准测试套件
AI 视频生成模型 - 评测结果
已开源的 AI 视频生成模型
各个开源的 AI 视频生成模型在 VBench 上的表现如下。
各家已开源的 AI 视频生成模型在 VBench 上的表现。在雷达图中，为了更清晰地可视化比较，我们将每个维度的评测结果归一化到了 0.3 与 0.8 之间。
各家已开源的 AI 视频生成模型在 VBench 上的表现。
在以上 6 个模型中，可以看到 VideoCrafter-1.0 和 Show-1 在大多数维度都有相对优势。
创业公司的视频生成模型
VBench 目前给出了 Gen-2 和 Pika 这两家创业公司模型的评测结果。
Gen-2 和 Pika 在 VBench 上的表现。在雷达图中，为了更清晰地可视化比较，我们加入了 VideoCrafter-1.0 和 Show-1 作为参考，同时将每个维度的评测结果归一化到了 0.3 与 0.8 之间。
Gen-2 和 Pika 在 VBench 上的表现。我们加入了 VideoCrafter-1.0 和 Show-1 的数值结果作为参考。
可以看到，Gen-2 和 Pika 在视频质量（Video Quality）上有明显优势，例如时序一致性（Temporal Consistency）和单帧质量（Aesthetic Quality 和 Imaging Quality）相关维度。在与用户输入的 prompt 的语义一致性上（例如 Human Action 和 Appearance Style），部分维度开源模型会更胜一筹。
视频生成模型 VS 图片生成模型
视频生成模型 VS 图片生成模型。其中 SD1.4，SD2.1 和 SDXL 是图片生成模型。
视频生成模型在 8 大场景类别上的表现
下面是不同模型在 8 个不同类别上的评测结果。
VBench 现已开源，一键即可安装
目前，VBench 已全面开源，且支持一键安装。欢迎大家来玩，测试一下感兴趣的模型，一起推动视频生成社区的发展。
开源地址：https://github.com/Vchitect/VBench
我们也开源了一系列 Prompt List：https://github.com/Vchitect/VBench/tree/master/prompts，包含在不同能力维度上用于评测的 Benchmark，以及在不同场景内容上的评测 Benchmark。
左边词云展示了我们 Prompt Suites 的高频词分布，右图展示了不同维度和类别的 prompt 数量统计。
VBench 准不准？
针对每个维度，我们计算了 VBench 评测结果与人工评测结果之间的相关度，进而验证我们方法与人类观感的一致性。下图中，横轴代表不同维度的人工评测结果，纵轴则展示了 VBench 方法自动评测的结果，可以看到我们方法在各个维度都与人类感知高度对齐。
VBench 带给 AI 视频生成的思考
VBench 不仅可以对现有模型进行评测，更重要的是，还可以发现不同模型中可能存在的各种问题，为未来 AI 视频生成的发展提供有价值的 insights。
「时序连贯性」以及「视频的动态程度」：不要二选一，而应同时提升
我们发现时序连贯性（例如 Subject Consistency、Background Consistency、Motion Smoothness）与视频中运动的幅度（Dynamic Degree）之间有一定的权衡关系。比如说，Show-1 和 VideoCrafter-1.0 在背景一致性和动作流畅度方面表现很好，但在动态程度方面得分较低；这可能是因为生成 「没有动起来」 的画面更容易显得 「在时序上很连贯」。另一方面，VideoCrafter-0.9 在与时序一致性的维度上弱一些，但在 Dynamic Degree 上得分很高。
这说明，同时做好 「时序连贯性」 和 「较高的动态程度」 确实挺难的；未来不应只关注其中一方面的提升，而应该同时提升 「时序连贯性」 以及 「视频的动态程度」 这两方面，这才是有意义的。
分场景内容进行评测，发掘各家模型潜力
有些模型在不同类别上表现出的性能存在较大差异，比如在美学质量（Aesthetic Quality）上，CogVideo 在 「Food」 类别上表现不错，而在 「LifeStyle」 类别得分较低。如果通过训练数据的调整，CogVideo 在 「LifeStyle」 这些类别上的美学质量是否可以提升上去，进而提升模型整体的视频美学质量？
这也告诉我们，在评估视频生成模型时，需要考虑模型在不同类别或主题下的表现，挖掘模型在某个能力维度的上限，进而针对性地提升 「拖后腿」 的场景类别。
有复杂运动的类别：时空表现都不佳
在空间上复杂度高的类别，在美学质量维度得分都比较低。例如，「LifeStyle」 类别对复杂元素在空间中的布局有比较高的要求，「Human」 类别由于铰链式结构的生成带来了挑战。
对于时序复杂的类别，比如 「Human」 类别通常涉及复杂的动作、「Vehicle」 类别会经常出现较快的移动，它们在所有测试的维度上得分都相对较低。这表明当前模型在处理时序建模方面仍然存在一定的不足，时序上的建模局限可能会导致空间上的模糊与扭曲，从而导致视频在时间和空间上的质量都不理想。
难生成的类别：提升数据量收益不大
我们对常用的视频数据集 WebVid-10M 进行了统计，发现其中约有 26% 的数据与 「Human」 有关，在我们统计的八个类别中占比最高。然而，在评估结果中，「Human」 类别却是八个类别中表现最差的之一。
这说明对于 「Human」 这样复杂的类别，仅仅增加数据量可能不会对性能带来显著的改善。一种潜在的方法是通过引入 「Human」 相关的先验知识或控制，比如 Skeletons 等，来指导模型的学习。
百万量级的数据集：提升数据质量优先于数据量
「Food」 类别虽然在 WebVid-10M 中仅占据 11%，但在评测中几乎总是拥有最高的美学质量分数。于是我们进一步分析了 WebVid-10M 数据集不同类别内容的美学质量表现，发现 「Food」 类别在 WebVid-10M 中也有最高的美学评分。
这意味着，在百万量级数据的基础上，筛选 / 提升数据质量比增加数据量更有帮助。
待提升的能力：准确生成生成多物体，以及物体间的关系
当前的视频生成模型在 「多对象生成」（Multiple Objects）和 「空间关系」（Spatial Relationship）方面还是追不上图片生成模型（尤其是 SDXL），这凸显了提升组合能力的重要性。所谓组合能力指的是模型在视频生成中是否能准确展示多个对象，及它们之间的空间及互动关系。
解决这一问题的潜在方法可能包括：
- 数据打标：构建视频数据集，提供对视频中多个物体的明确描述，以及物体间空间位置关系以及互动关系的描述。
- 在视频生成过程中添加中间模态 / 模块来辅助控制物体的组合和空间位置关系。
- 使用更好的文本编码器（Text Encoder）也会对模型的组合生成能力有比较大的影响。
- 曲线救国：将 T2V 做不好的 「物体组合」 问题交给 T2I，通过 T2I+I2V 的方式来生成视频。这一做法针对其他很多视频生成中的问题或许也有效。
