WorldScore简介
WorldScore是由斯坦福大学研发的用于评估世界生成模型的统一基准。该基准将世界生成任务拆解为一系列连续场景生成任务，并通过基于相机轨迹的布局规范实现不同方法的标准化评估。WorldScore从可控性、质量和动态性三个维度对生成结果进行综合评估，其数据集包含3000个测试样本，涵盖静态与动态、室内与室外、逼真与风格化等多种类型的世界。
WorldScore的核心功能
- 统一评估框架：提供标准化的评估体系，支持不同世界生成模型的性能对比。
- 多维评估：从可控性、质量和动态性三个角度全面衡量生成效果。
- 多场景生成支持：能够评估模型在连续场景生成中的表现。
- 跨模态兼容：适用于3D、4D、图像到视频（I2V）和文本到视频（T2V）等多模态模型。
- 长序列生成能力：支持多个场景的连续生成，评估模型在长序列任务中的稳定性。
- 图像条件生成：支持基于图像的条件生成，适用于图像到视频等任务。
- 多样化风格支持：涵盖多种视觉风格，评估模型在不同风格下的适应性。
- 相机轨迹控制：评估模型对指定相机运动路径的遵循能力。
- 3D结构一致性：确保生成的3D场景在不同视角下保持几何稳定。
WorldScore的技术特点
- 多样化数据集：包含动态和静态配置的多媒体数据，适用于图像到视频和图像到3D的任务。
- 数据集规模：包含3000个样本，其中动态配置1000个，静态配置2000个。
- 基于相机轨迹的布局规范：通过明确的布局规则实现不同方法的统一评估。
- 多模态支持：兼容图像、视频和3D模型等多种数据形式。
WorldScore项目资源
- 项目官网：https://haoyi-duan.github.io/WorldScore/
- Github仓库：https://github.com/haoyi-duan/WorldScore
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.00983
- HuggingFace数据集：https://huggingface.co/datasets/Howieeeee/WorldScore
WorldScore与其他基准对比
WorldScore在多个方面优于现有基准，以下是具体比较：
| 基准测试 | 示例数量 | 多场景 | 统一性 | 长序列 | 图像条件 | 多风格 | 相机控制 | 3D一致性 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TC-Bench | 150 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| EvalCrafter | 700 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| FETV | 619 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| VBench | 800 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| T2V-CompBench | 700 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Meng et al. | 160 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Wang et al. | 423 | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| ChronoMagic-Bench | 1649 | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| WorldModelBench | 350 | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| WorldScore | 3000 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
WorldScore的应用领域
- 图像到视频生成：支持高质量视频内容生成，应用于影视制作与动画设计。
- 图像到3D生成：可用于虚拟现实、增强现实及3D建模。
- 研究与开发：为研究人员提供标准化测试平台，推动3D/4D场景生成算法的发展。
- 自动驾驶场景模拟：生成逼真3D环境，用于训练和测试自动驾驶系统。
- 数据集支持：涵盖多种任务需求，助力模型优化与性能提升。
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