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.

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.

Le benchmark mesure automatiquement l’attrait visuel global des vidéos au moyen d’un modèle de scoring esthétique. Il fournit ainsi un indicateur comparable de l’apparence des productions et complète les autres dimensions de qualité et d’alignement réunies dans VBench.

Carte d'identité

CaractéristiqueValeur
Éditeur du benchmarkZiqi Huang et al. (Vchitect)
Capacités mesuréesMesure la qualité esthétique visuelle des vidéos générées, notamment leur attrait visuel global selon un modèle automatique de scoring esthétique.
ModalitéVidéo
Type de questionsprompts texte-à-vidéo avec évaluation automatique des vidéos générées
Métrique d'évaluationscore moyen de qualité esthétique normalisé entre 0 et 1
AccèsPublic
Languesanglais
Taille du jeuenviron 1 000 prompts
Année de publication2023
RessourcesSite / dépôt officiel · Article scientifique

Métadonnées descriptives pré-renseignées automatiquement, en cours de relecture éditoriale.

Classement des modèles (62)

#ModèleÉditeurLicenceScoreSortieFiabilité
1EasyAnimateV5.1▫ n.d.69,5 %22 janvier 2025✅ Mesuré
2Jimeng▫ n.d.68,8 %15 novembre 2024✅ Mesuré
3IPOW▫ n.d.67,4 %6 août 2025✅ Mesuré
4Vidu Q1Shengshu▫ n.d.67,3 %21 avril 2025✅ Mesuré
5AnimateDiff-V2▫ n.d.67,2 %3 juin 2024✅ Mesuré
6AnimateLCM▫ n.d.67,0 %28 juin 2024✅ Mesuré
7Gen-2Runway🔒 Propriétaire67,0 %20 mars 2023✅ Mesuré
8Wan2.1-T2V-14BQwen▫ n.d.66,1 %25 juillet 2025✅ Mesuré
9JT3.5▫ n.d.66,0 %30 juillet 2025✅ Mesuré
10LumaLuma AI🔒 Propriétaire65,5 %14 janvier 2025✅ Mesuré
11Wan2.1-T2V-1.3BQwen▫ n.d.65,5 %13 mars 2025✅ Mesuré
12MiracleVision V5▫ n.d.65,3 %21 janvier 2025✅ Mesuré
13LanDiff▫ n.d.65,2 %6 août 2025✅ Mesuré
14Kling 1.6Kuaishou🔒 Propriétaire64,8 %8 mai 2025✅ Mesuré
15CausVid▫ n.d.64,7 %2 janvier 2025✅ Mesuré
16Open-Sora-2.0HPC-AI Tech▫ n.d.64,3 %31 mars 2025✅ Mesuré
17IPOC▫ n.d.64,1 %14 avril 2025✅ Mesuré
18STIV▫ n.d.64,0 %19 décembre 2024✅ Mesuré
19veo-3Google▫ n.d.63,8 %21 mai 2025✅ Mesuré
20Wan2.2-T2V-A14BQwen▫ n.d.63,5 %18 février 2026✅ Mesuré
21soraOpenAI🔒 Propriétaire63,5 %15 février 2024✅ Mesuré
22Gen-3Runway🔒 Propriétaire63,3 %25 juillet 2024✅ Mesuré
23Pika BetaPika Labs🔒 Propriétaire63,1 %19 janvier 2024✅ Mesuré
24VideoCrafter-2.0▫ n.d.63,1 %19 avril 2024✅ Mesuré
25AnimateDiff-V1▫ n.d.63,1 %2 août 2024✅ Mesuré
26MiniMax-Video-01MiniMax▫ n.d.63,0 %1 octobre 2024✅ Mesuré
27VideoCrafter-1.0▫ n.d.62,7 %19 janvier 2024✅ Mesuré
28MAGI-T2V-4.5B-distill▫ n.d.62,4 %10 juin 2025✅ Mesuré
29RepVideo▫ n.d.62,4 %16 janvier 2025✅ Mesuré
30AccVideo▫ n.d.62,1 %31 mars 2025✅ Mesuré
31CogVideoX1.5-5BZhipu AI▫ n.d.62,1 %15 novembre 2024✅ Mesuré
32Pika-1.0Pika Labs🔒 Propriétaire62,0 %29 juillet 2024✅ Mesuré
33CogVideoX-5BZhipu AI▫ n.d.62,0 %4 mars 2025✅ Mesuré
34Latte-1▫ n.d.61,6 %5 juin 2024✅ Mesuré
35Wan2.1Qwen▫ n.d.61,5 %24 février 2025✅ Mesuré
36Vchitect-2.0-2B▫ n.d.61,5 %16 septembre 2024✅ Mesuré
37Step-Video-T2V▫ n.d.61,2 %13 mars 2025✅ Mesuré
38KlingKuaishou🔒 Propriétaire61,2 %1 août 2024✅ Mesuré
39ViduShengshu▫ n.d.60,9 %15 novembre 2024✅ Mesuré
40CogVideoX-2BZhipu AI▫ n.d.60,8 %3 mars 2025✅ Mesuré
41LTX-2Lightricks▫ n.d.60,5 %4 février 2026✅ Mesuré
42OpenSoraPlan V1.3HPC-AI Tech▫ n.d.60,4 %7 novembre 2024✅ Mesuré
43Vchitect-2.0▫ n.d.60,4 %20 septembre 2024✅ Mesuré
44Hunyuan VideoTencent▫ n.d.60,4 %22 mai 2025✅ Mesuré
45LTX-VideoLightricks▫ n.d.59,8 %2 décembre 2024✅ Mesuré
46MAGI-T2V-24B-distill▫ n.d.59,3 %6 août 2025✅ Mesuré
47OpenSoraPlan V1.2HPC-AI Tech▫ n.d.59,1 %29 octobre 2024✅ Mesuré
48Open-SoraHPC-AI Tech▫ n.d.57,8 %20 avril 2024✅ Mesuré
49Show-1▫ n.d.57,4 %19 janvier 2024✅ Mesuré
50HiGen▫ n.d.57,3 %20 juin 2024✅ Mesuré
51Mochi-1Genmo▫ n.d.56,9 %7 novembre 2024✅ Mesuré
52OpenSora V1.2HPC-AI Tech▫ n.d.56,9 %2 septembre 2024✅ Mesuré
53OpenSoraPlan V1.1HPC-AI Tech▫ n.d.56,9 %17 juillet 2024✅ Mesuré
54LaVie▫ n.d.54,9 %23 novembre 2023✅ Mesuré
55TF-T2V▫ n.d.54,4 %20 juin 2024✅ Mesuré
56LaVie-Interpolation▫ n.d.54,0 %17 février 2024✅ Mesuré
57InstructVideo▫ n.d.52,5 %9 juillet 2024✅ Mesuré
58ModelScope▫ n.d.52,1 %23 novembre 2023✅ Mesuré
59OpenSora V1.1HPC-AI Tech▫ n.d.50,1 %17 juillet 2024✅ Mesuré
60VideoCrafter-0.9▫ n.d.44,4 %23 novembre 2023✅ Mesuré
61Mira▫ n.d.42,5 %17 juillet 2024✅ Mesuré
62CogVideoZhipu AI▫ n.d.38,2 %23 novembre 2023✅ Mesuré

Classement établi sur 62 modèles évalués, dont 6 de grands éditeurs. Score médian de l'ensemble : 62,1 %.

Notre analyse

Un score élevé indique que les vidéos générées obtiennent, en moyenne, une meilleure appréciation esthétique selon le modèle automatique employé. Il ne constitue donc pas une appréciation humaine directe et ne résume ni toute la qualité vidéo ni l’ensemble de l’alignement avec les prompts. La portée reste centrée sur l’apparence esthétique de contenus texte-à-vidéo issus de prompts en anglais. Les scores étant au moins partiellement mesurés par un tiers, la comparaison ne repose pas uniquement sur des résultats auto-déclarés, ce qui renforce sa rigueur relative. Le caractère public du benchmark facilite la reproductibilité, mais expose aussi les prompts, avec un risque de contamination ou d’optimisation spécifique au jeu. Parmi les 62 modèles recensés, EasyAnimateV5.1 atteint 69 %, contre une médiane de 62 %. Cet écart modéré montre un avantage mesurable du meilleur modèle, sans saturation complète de l’échelle puisque le sommet observé demeure nettement inférieur à 1. Le classement révèle ainsi des différences esthétiques, mais uniquement dans le cadre du score automatique retenu.


Sources des scores : vbench.