說到2024年AI圈的熱門話題，當(dāng)然不能錯(cuò)過視頻生成模型了！

即使是在12月，國內(nèi)外視頻模型的更新腳步依舊沒有放緩。其中以Sora、可靈AI為代表。

12月9日，OpenAI正式推出視頻產(chǎn)品Sora。用戶可以創(chuàng)建任意長寬比例的分辨率高達(dá)1080p（最長 20 秒）的視頻，可接收文本、圖像和視頻輸入并生成新視頻作為輸出。

12月19日，可靈AI宣布基座模型再升級(jí)，視頻生成推出可靈1.6模型，文本響應(yīng)度、畫面美感及運(yùn)動(dòng)合理性，均有明顯提升，畫面更穩(wěn)定更生動(dòng)，同時(shí)支持標(biāo)準(zhǔn)和高品質(zhì)模式，特別是1.6模型的圖生視頻，內(nèi)部評(píng)測比 1.5 模型整體效果提升195%。

視頻模型競爭激烈，評(píng)測榜單也變得尤為重要。

AGI-Eval通過構(gòu)建上百條評(píng)測數(shù)據(jù)和專家級(jí)人工評(píng)測團(tuán)隊(duì)，對(duì)Sora 、及國產(chǎn)頭部視頻生成模型進(jìn)行了更深度的專業(yè)評(píng)測。

主要結(jié)論有以下3個(gè)：

結(jié)論1

與國內(nèi)頭部大模型（國內(nèi)前三）相比，Sora在視頻-文本一致性維度、視頻質(zhì)量上均有小幅落后?？傮w來看，國內(nèi)大模型仍保持領(lǐng)先水平。

結(jié)論2

Sora在運(yùn)動(dòng)質(zhì)量維度表現(xiàn)略好于可靈1.6，即生成的視頻畫面在動(dòng)態(tài)過程中的主體一致性和動(dòng)態(tài)幅度更自然。

結(jié)論3

在視頻-文本一致性維度上，Sora存在文本理解有誤、指令遵循不符的問題，即生成的視頻內(nèi)容與提示詞的描述不符的現(xiàn)象。

詳細(xì)的榜單排名如下，評(píng)測維度包括視頻-文本一致性 、視頻質(zhì)量（含真實(shí)性、合理性) 、運(yùn)動(dòng)質(zhì)量等，確保評(píng)測結(jié)果反饋模型真實(shí)水平。

注：以上數(shù)據(jù)為示例，具體評(píng)分請(qǐng)參考AGI-Eval評(píng)測社區(qū)平臺(tái)的最新數(shù)據(jù)。

榜單數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化處理，與原始分值有所區(qū)別，但排名一致。

AGI-Eval平臺(tái)鏈接：https://agi-eval.cn/mvp/listSummaryIndex

詳細(xì)評(píng)測對(duì)比：Sora VS 國內(nèi)視頻生成模型

一起來看看詳細(xì)的測評(píng)結(jié)果。

從視頻生成的整體效果來看，Sora在視頻質(zhì)量、創(chuàng)作自由度、風(fēng)格支持等方面的表現(xiàn)更優(yōu)，尤其是在動(dòng)態(tài)場景下五官的呈現(xiàn)上更為細(xì)致。

示例對(duì)比

【示例1】：文本一致性

Prompt: 地上放著一個(gè)籃球、面包和背包，鏡頭跟隨勞累的運(yùn)動(dòng)員來到物品面前，拿起一樣物品用來補(bǔ)充能量。
英文prompt：There is a basketball, a loaf of bread, and a backpack on the ground. The camera follows the exhausted athlete as he approaches the items and picks up one of them to replenish his energy.

該prompt本身較為復(fù)雜，同時(shí)存在多個(gè)實(shí)體、人物狀態(tài)表現(xiàn)，且需要模型進(jìn)行正確的推理，考察的能力更加全面。

Sora-1080P

該維度打分：2分
分析：要求生成的實(shí)體中，背包缺失，面包表現(xiàn)較差，丟失實(shí)體特征；人物動(dòng)作”拿起“不符合，無法判斷是否符合推理正確的物體。

可靈1.6

該維度打分：2.67分
分析：要求生成的實(shí)體中，面包缺失，”拿起“的動(dòng)作有趨勢但表現(xiàn)較差，同樣無法判斷是否符合推理正確的物體。

Pixverse-V3

該維度打分：3.5分
分析：要求生成的實(shí)體及人物動(dòng)作“拿起”均滿足，也能達(dá)成正確的推理，理解需要拿的是面包，但不符合鏡頭跟隨和人物動(dòng)作“來到”，相對(duì)來說已經(jīng)表現(xiàn)得不錯(cuò)。

MiniMax-Video-01

該維度打分：3分
分析：要求生成的實(shí)體中，面包缺失，“拿起”動(dòng)作不符合，但推理正確，理解需要拿的是面包。

Prompt:高溫變色馬克杯廣告。一個(gè)黑色高溫變色馬克杯正被加入熱水，逐漸變成白色的過程。重點(diǎn)需要突出馬克杯的變色能力。
英文prompt：High-temperature color-changing thermos advertisement. A black high-temperature color-changing thermos cup is being filled with hot water, gradually transforming into white. The key focus is to highlight the thermos cup’s color-changing capability.

該prompt實(shí)體較簡單，但傾向于考察水流、熱氣、顏色漸變等細(xì)節(jié)，流暢的細(xì)節(jié)變化通常來說較為困難。

Sora-1080P

該維度打分：2.67分
分析：忽略prompt要求的重點(diǎn)，未體現(xiàn)出變色的過程。

可靈1.6

該維度打分：4分
分析：變色過程不完全符合要求，但相對(duì)來說較好。

Pixverse-V3

該維度打分：3分
分析：未體現(xiàn)正在加水，變色有體現(xiàn)，但不符合逐漸變白的要求。

MiniMax-Video-01

該維度打分：2.67分
分析：同樣未體現(xiàn)出變色的過程，也無法看出是熱水。

【示例2】：物品生成穩(wěn)定性（突然出現(xiàn)或消失）

Prompt: 一款創(chuàng)意蛋糕的宣傳廣告。一把餐刀切開了蛋糕，從蛋糕的切口處涌出了草莓醬。
英文prompt：An advertisement for a creative cake. A dining knife slices through the cake, and strawberry sauce flows out from the cut.

該prompt重在考察運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)及實(shí)體之間的交互，模型在“切口處涌出了草莓醬”上表現(xiàn)得各有差異。

Sora-1080P

該維度打分：2.5分
分析：該視頻中果醬多次忽然出現(xiàn)和忽然消失，蛋糕忽然出現(xiàn)缺口，僅針對(duì)穩(wěn)定性較差。

可靈1.6

該維度打分：3.5分

分析：能看到刀的動(dòng)作導(dǎo)致蛋糕出現(xiàn)切口，果醬的出現(xiàn)比較突兀不合理。

Pixverse-V3

該維度打分：3.5分
分析：果醬和刀的形態(tài)穩(wěn)定，蛋糕的切口出現(xiàn)較為突兀。

MiniMax-Video-01

該維度打分：3分
分析：刀和蛋糕的形態(tài)較穩(wěn)定，符合切開的狀態(tài)，但果醬忽然大量出現(xiàn)不合理。

【示例3】：實(shí)體畸形

Prompt: 生成一個(gè)動(dòng)畫風(fēng)格的視頻，內(nèi)容是一個(gè)女孩正在巴黎旅行，她的面前是埃菲爾鐵塔。
英文prompt：Generates an animated-style video of a girl traveling in Paris with the Eiffel Tower in front of her.

Sora-1080P

該維度打分：2.67分
分析：背景鳥群出現(xiàn)明顯畸形及不合理滯空，背景行人有粘連及行走姿態(tài)明顯不合理，整體觀感上較為明顯。

可靈1.6

該維度打分：4分
分析：主體人物及建筑物整體的形態(tài)均較好，部分背景人物出現(xiàn)輕微畸形，整體對(duì)觀感影響較小。

Pixverse-V3

該維度打分：3分
分析：主體人物手指有輕微粘連形變，背景建筑物發(fā)生形變，觀感上稍有不合理。

MiniMax-Video-01

該維度打分：3.5分
分析：主體人物手指輕微形變，左側(cè)出現(xiàn)的背景人物面部有輕微扭曲，觀感上稍有不合理。

Prompt: 同事們正在辦公室門前交談。
英文prompt：Colleagues are talking in front of the office door.

Sora-1080P

該維度打分：2.5分
分析：人物有明顯的穿模，門發(fā)生的形變也較明顯，影響嚴(yán)重。

可靈1.6

該維度打分：3.5分
分析：人物整體形象較好，無明顯畸形，部分鏡頭中人物手部存在形變，造成一定的影響。

Pixverse-V3

該維度打分：3分
分析：人物手指形變持續(xù)存在且較嚴(yán)重，較影響視覺效果。

MiniMax-Video-01

該維度打分：3.5分
分析：人物整體形象較好，無明顯畸形，部分鏡頭中人物手部存在形變，造成一定的影響。

【示例4】：鏡頭技巧

Prompt: 創(chuàng)意視頻，升鏡拉鏡結(jié)合，鏡頭從一座繁忙的城市拉升到空中、太空、宇宙外，需要展示出地球是其他宇宙高維生命手中的玻璃球
英文prompt：A creative video combining zoom-in and zoom-out techniques, with the shot pulling up from a bustling city to the sky, into space, and beyond the universe, revealing Earth as a glass ball in the hands of higher-dimensional beings from another universe.

Sora-1080P

該維度打分：3分
分析：拉鏡有所表現(xiàn)，但升鏡體現(xiàn)較差，視頻整體鏡頭表現(xiàn)較單一。

可靈1.6

該維度打分：4分
分析：視頻能較好的體現(xiàn)升鏡、拉鏡，場景變化的過度比較自然，整體流暢。

Pixverse-V3

該維度打分：3.5分
分析：升鏡體現(xiàn)較好，但拉鏡未明確表現(xiàn)，視頻整體場景轉(zhuǎn)化較流暢。

MiniMax-Video-01

該維度打分：3分
分析：拉鏡有所表現(xiàn)，但升鏡體現(xiàn)較差，視頻整體效果較為突兀。

是怎么評(píng)測的？

針對(duì)基礎(chǔ)模型，AGI-Eval采用了不同的評(píng)測方法及不同的評(píng)測方式，包含人工主觀評(píng)測、模型打分（modeleval）、眾包評(píng)測三種方式，考察模型在不同版本下是否有能力下降、風(fēng)格等影響導(dǎo)致榜單結(jié)果差異，反饋模型綜合能力。

人工評(píng)測

評(píng)測說明：
給定prompt的視頻，人工從視頻文本一致性、視頻質(zhì)量、運(yùn)動(dòng)質(zhì)量等維度綜合給被測視頻打1-5絕對(duì)值分,并標(biāo)注出被測視頻的錯(cuò)誤標(biāo)簽;視頻采用多輪標(biāo)注的方式，2人打分結(jié)果相同則為該prompt結(jié)果，若2人打分diff則進(jìn)入3標(biāo)，最終3人平均為被測視頻最終分?jǐn)?shù)。

評(píng)測思路：

視頻文本一致性：是否按照prompt的要求生成視頻，包括對(duì)物體、人物、場景、風(fēng)格、運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)等所有相關(guān)要素的描述是否完整遵循。

視頻質(zhì)量：

合理性：視頻在邏輯、結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)軌跡等維度是否符合常規(guī)，即，是否符合物理規(guī)律。

真實(shí)性：視頻具有逼真效果，無明顯AI痕跡。

運(yùn)動(dòng)質(zhì)量：視頻中的運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)是否流暢、連貫、動(dòng)態(tài)效果是否豐富。

評(píng)測集介紹：

根據(jù)一致性、運(yùn)動(dòng)質(zhì)量、畫面質(zhì)量等關(guān)鍵性能指標(biāo)，構(gòu)建了包含500條中英文對(duì)照樣本的黑盒測試集，覆蓋了從動(dòng)作生成到情緒生成多種復(fù)雜場景和能力項(xiàng)及應(yīng)用場景；在構(gòu)建中也結(jié)合到了物理常識(shí)和百科知識(shí)，評(píng)估生成視頻的真實(shí)感和邏輯性。

評(píng)測案例：

任務(wù)類型：相互影響多實(shí)體生成

Prompt：一只貓叫醒了正在睡覺的主人。
模型答案：

評(píng)測分析：
視頻綜合打分：3分
一致性：4分，實(shí)體生成符合要求，但對(duì)于“叫醒”的動(dòng)作過程體現(xiàn)不完整。
視頻質(zhì)量：3分，運(yùn)動(dòng)過程中人物肢體、貓面部都呈現(xiàn)出變形。
運(yùn)動(dòng)質(zhì)量：3分，運(yùn)動(dòng)基本連貫，最后貓爪收回動(dòng)作不自然，機(jī)械感較明顯。

任務(wù)類型：實(shí)體&動(dòng)作生成

Prompt：跳水運(yùn)動(dòng)員們正在熱身。
模型答案：

評(píng)測分析：
視頻綜合打分：1分
一致性：1分，要求的實(shí)體及動(dòng)作完全未體現(xiàn)。
視頻質(zhì)量：1分，視覺中心的主體畸形，場景下方也存在變形不連貫。
運(yùn)動(dòng)質(zhì)量：2分，下方憑空出現(xiàn)實(shí)體，運(yùn)動(dòng)連貫性、動(dòng)態(tài)效果、運(yùn)動(dòng)幅度均差。

AGI-Eval評(píng)測平臺(tái)

鑒于傳統(tǒng)評(píng)測方式難以充分反映模型的真實(shí)水平，AGI-Eval創(chuàng)新性地提出了人機(jī)協(xié)作評(píng)測模式，探索建設(shè)高質(zhì)量評(píng)測社區(qū)建設(shè)。

在這種模式下，參與者可以與最新的大模型共同完成任務(wù)，既有助于提高任務(wù)完成度又便于建立更加直觀的區(qū)分度。

基于前期的一些用戶實(shí)驗(yàn)表明，通過這種方式不僅可以獲得更為簡潔、完善的推理過程描述，還可以進(jìn)一步提升用戶與大模型之間的互動(dòng)體驗(yàn)。

未來，隨著更多類似平臺(tái)的出現(xiàn)和發(fā)展，相信人機(jī)協(xié)作將成為評(píng)測領(lǐng)域的一個(gè)重要發(fā)展方向。

  人機(jī)社區(qū)鏈接：https://agi-eval.cn/llmArena/home

AGI-Eval 平臺(tái)基于真實(shí)數(shù)據(jù)回流、能力項(xiàng)拆解等方式，自建萬量級(jí)私有數(shù)據(jù)，并經(jīng)過多次質(zhì)檢保證準(zhǔn)確率。

黑盒100%私有化數(shù)據(jù)，可保證評(píng)測數(shù)據(jù)不可“穿越”。

從數(shù)據(jù)建設(shè)到模型評(píng)測，實(shí)現(xiàn)全層級(jí)能力項(xiàng)目，一級(jí)能力涵蓋指令遵循、交互能力、認(rèn)知能力（含推理、知識(shí)、其他認(rèn)知能力等）；完美實(shí)現(xiàn)自動(dòng)與人工評(píng)測相結(jié)合。

對(duì)于Chat模型，平臺(tái)官方榜單結(jié)合主觀、客觀評(píng)測結(jié)果，中英文權(quán)重分布均衡。

客觀評(píng)測基于模型打分，可處理具有一定自由度問題，準(zhǔn)確率95%+；主觀評(píng)測基于三人獨(dú)立標(biāo)注，并記錄細(xì)分維度標(biāo)簽結(jié)果，全面診斷模型問題。

想要申請(qǐng)文生視頻測評(píng)的朋友可以直接聯(lián)系A(chǔ)GI-Eval團(tuán)隊(duì)。

AGI-Eval團(tuán)隊(duì)介紹

AGI-Eval是由上海交通大學(xué)、同濟(jì)大學(xué)、華東師范大學(xué)、DataWhale等高校和機(jī)構(gòu)合作發(fā)布的大模型評(píng)測社區(qū)，以“評(píng)測助力，讓AI成為人類更好的伙伴”為使命。平臺(tái)旨在打造公正、可信、科學(xué)、全面的評(píng)測生態(tài)，號(hào)召大眾共同投入到大模型評(píng)測工作，參與數(shù)據(jù)構(gòu)建及豐富有趣的人機(jī)協(xié)作比賽，與大模型協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)，實(shí)現(xiàn)評(píng)測方案共建。

AGI-Eval多模態(tài)評(píng)測可承接全模態(tài)(any toany)模型評(píng)測(部分榜單待上線)，歡迎各位模型廠商提報(bào)評(píng)測合作交流。

文生視頻測評(píng)申請(qǐng)方式：

請(qǐng)使用單位郵箱，將測評(píng)研究目的、計(jì)劃，研究機(jī)構(gòu)、申請(qǐng)者介紹和聯(lián)系方式（手機(jī)或微信），發(fā)送到郵箱。
郵箱:agieval17@gmail.com，標(biāo)題是：AGI-Eval文生視頻測評(píng)申請(qǐng)