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VBench: Fluidité du mouvement

VBench: Fluidité du mouvement est une dimension de la suite publique VBench, créée par Vchitect en 2023 pour évaluer les modèles de génération vidéo. La suite couvre plusieurs aspects de la qualité visuelle, de la cohérence temporelle et de l’alignement avec les prompts.

VBench: Qualité d'image

VBench: Qualité d'image est une dimension de la suite publique VBench, créée par Vchitect et al. pour évaluer les modèles de génération vidéo à partir de prompts textuels en anglais.

VBench: Actions humaines

VBench: Actions humaines est une dimension de la suite VBench, créée en 2023 par Vchitect et les auteurs de VBench pour évaluer les modèles de génération vidéo. Elle examine la fidélité avec laquelle un système texte-vers-vidéo représente une action humaine formulée en anglais.

VBench: Amplitude du mouvement

VBench: Amplitude du mouvement est une dimension de la suite publique VBench, créée en 2023 par Ziqi Huang et l’équipe Vchitect pour évaluer les modèles de génération vidéo.

VBench: Qualité esthétique

VBench: Qualité esthétique est une dimension de la suite publique VBench, créée par Ziqi Huang et ses collègues de Vchitect pour évaluer les modèles de génération vidéo. Elle porte sur des vidéos produites à partir de prompts textuels en anglais.

Natural Questions

Natural Questions est un benchmark de question-réponse créé par Google AI Language et T. Kwiatkowski et al. Il repose sur de véritables requêtes anonymisées adressées au moteur de recherche Google et sur des contenus issus de Wikipédia.

Internal API instruction following (hard)

Internal API instruction following (hard) est un benchmark créé par OpenAI pour évaluer le suivi d’instructions complexes inspirées de retours réels de développeurs. Il cible notamment le respect de contraintes portant sur le format des réponses, leur verbosité et leur longueur.