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
| Caractéristique | Valeur |
|---|---|
| Éditeur du benchmark | Ziqi Huang et al. (Vchitect) |
| Capacités mesurées | Mesure la qualité esthétique visuelle des vidéos générées, notamment leur attrait visuel global selon un modèle automatique de scoring esthétique. |
| Modalité | Vidéo |
| Type de questions | prompts texte-à-vidéo avec évaluation automatique des vidéos générées |
| Métrique d'évaluation | score moyen de qualité esthétique normalisé entre 0 et 1 |
| Accès | Public |
| Langues | anglais |
| Taille du jeu | environ 1 000 prompts |
| Année de publication | 2023 |
| Ressources | Site / dépôt officiel · Article scientifique |
Métadonnées descriptives pré-renseignées automatiquement, en cours de relecture éditoriale.
Classement des modèles (62)
| # | Modèle | Éditeur | Licence | Score | Sortie | Fiabilité |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | EasyAnimateV5.1 | — | ▫ n.d. | 69,5 % | 22 janvier 2025 | ✅ Mesuré |
| 2 | Jimeng | — | ▫ n.d. | 68,8 % | 15 novembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 3 | IPOW | — | ▫ n.d. | 67,4 % | 6 août 2025 | ✅ Mesuré |
| 4 | Vidu Q1 | Shengshu | ▫ n.d. | 67,3 % | 21 avril 2025 | ✅ Mesuré |
| 5 | AnimateDiff-V2 | — | ▫ n.d. | 67,2 % | 3 juin 2024 | ✅ Mesuré |
| 6 | AnimateLCM | — | ▫ n.d. | 67,0 % | 28 juin 2024 | ✅ Mesuré |
| 7 | Gen-2 | Runway | 🔒 Propriétaire | 67,0 % | 20 mars 2023 | ✅ Mesuré |
| 8 | Wan2.1-T2V-14B | Qwen | ▫ n.d. | 66,1 % | 25 juillet 2025 | ✅ Mesuré |
| 9 | JT3.5 | — | ▫ n.d. | 66,0 % | 30 juillet 2025 | ✅ Mesuré |
| 10 | Luma | Luma AI | 🔒 Propriétaire | 65,5 % | 14 janvier 2025 | ✅ Mesuré |
| 11 | Wan2.1-T2V-1.3B | Qwen | ▫ n.d. | 65,5 % | 13 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 12 | MiracleVision V5 | — | ▫ n.d. | 65,3 % | 21 janvier 2025 | ✅ Mesuré |
| 13 | LanDiff | — | ▫ n.d. | 65,2 % | 6 août 2025 | ✅ Mesuré |
| 14 | Kling 1.6 | Kuaishou | 🔒 Propriétaire | 64,8 % | 8 mai 2025 | ✅ Mesuré |
| 15 | CausVid | — | ▫ n.d. | 64,7 % | 2 janvier 2025 | ✅ Mesuré |
| 16 | Open-Sora-2.0 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 64,3 % | 31 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 17 | IPOC | — | ▫ n.d. | 64,1 % | 14 avril 2025 | ✅ Mesuré |
| 18 | STIV | — | ▫ n.d. | 64,0 % | 19 décembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 19 | veo-3 | ▫ n.d. | 63,8 % | 21 mai 2025 | ✅ Mesuré | |
| 20 | Wan2.2-T2V-A14B | Qwen | ▫ n.d. | 63,5 % | 18 février 2026 | ✅ Mesuré |
| 21 | sora | OpenAI | 🔒 Propriétaire | 63,5 % | 15 février 2024 | ✅ Mesuré |
| 22 | Gen-3 | Runway | 🔒 Propriétaire | 63,3 % | 25 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 23 | Pika Beta | Pika Labs | 🔒 Propriétaire | 63,1 % | 19 janvier 2024 | ✅ Mesuré |
| 24 | VideoCrafter-2.0 | — | ▫ n.d. | 63,1 % | 19 avril 2024 | ✅ Mesuré |
| 25 | AnimateDiff-V1 | — | ▫ n.d. | 63,1 % | 2 août 2024 | ✅ Mesuré |
| 26 | MiniMax-Video-01 | MiniMax | ▫ n.d. | 63,0 % | 1 octobre 2024 | ✅ Mesuré |
| 27 | VideoCrafter-1.0 | — | ▫ n.d. | 62,7 % | 19 janvier 2024 | ✅ Mesuré |
| 28 | MAGI-T2V-4.5B-distill | — | ▫ n.d. | 62,4 % | 10 juin 2025 | ✅ Mesuré |
| 29 | RepVideo | — | ▫ n.d. | 62,4 % | 16 janvier 2025 | ✅ Mesuré |
| 30 | AccVideo | — | ▫ n.d. | 62,1 % | 31 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 31 | CogVideoX1.5-5B | Zhipu AI | ▫ n.d. | 62,1 % | 15 novembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 32 | Pika-1.0 | Pika Labs | 🔒 Propriétaire | 62,0 % | 29 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 33 | CogVideoX-5B | Zhipu AI | ▫ n.d. | 62,0 % | 4 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 34 | Latte-1 | — | ▫ n.d. | 61,6 % | 5 juin 2024 | ✅ Mesuré |
| 35 | Wan2.1 | Qwen | ▫ n.d. | 61,5 % | 24 février 2025 | ✅ Mesuré |
| 36 | Vchitect-2.0-2B | — | ▫ n.d. | 61,5 % | 16 septembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 37 | Step-Video-T2V | — | ▫ n.d. | 61,2 % | 13 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 38 | Kling | Kuaishou | 🔒 Propriétaire | 61,2 % | 1 août 2024 | ✅ Mesuré |
| 39 | Vidu | Shengshu | ▫ n.d. | 60,9 % | 15 novembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 40 | CogVideoX-2B | Zhipu AI | ▫ n.d. | 60,8 % | 3 mars 2025 | ✅ Mesuré |
| 41 | LTX-2 | Lightricks | ▫ n.d. | 60,5 % | 4 février 2026 | ✅ Mesuré |
| 42 | OpenSoraPlan V1.3 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 60,4 % | 7 novembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 43 | Vchitect-2.0 | — | ▫ n.d. | 60,4 % | 20 septembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 44 | Hunyuan Video | Tencent | ▫ n.d. | 60,4 % | 22 mai 2025 | ✅ Mesuré |
| 45 | LTX-Video | Lightricks | ▫ n.d. | 59,8 % | 2 décembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 46 | MAGI-T2V-24B-distill | — | ▫ n.d. | 59,3 % | 6 août 2025 | ✅ Mesuré |
| 47 | OpenSoraPlan V1.2 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 59,1 % | 29 octobre 2024 | ✅ Mesuré |
| 48 | Open-Sora | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 57,8 % | 20 avril 2024 | ✅ Mesuré |
| 49 | Show-1 | — | ▫ n.d. | 57,4 % | 19 janvier 2024 | ✅ Mesuré |
| 50 | HiGen | — | ▫ n.d. | 57,3 % | 20 juin 2024 | ✅ Mesuré |
| 51 | Mochi-1 | Genmo | ▫ n.d. | 56,9 % | 7 novembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 52 | OpenSora V1.2 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 56,9 % | 2 septembre 2024 | ✅ Mesuré |
| 53 | OpenSoraPlan V1.1 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 56,9 % | 17 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 54 | LaVie | — | ▫ n.d. | 54,9 % | 23 novembre 2023 | ✅ Mesuré |
| 55 | TF-T2V | — | ▫ n.d. | 54,4 % | 20 juin 2024 | ✅ Mesuré |
| 56 | LaVie-Interpolation | — | ▫ n.d. | 54,0 % | 17 février 2024 | ✅ Mesuré |
| 57 | InstructVideo | — | ▫ n.d. | 52,5 % | 9 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 58 | ModelScope | — | ▫ n.d. | 52,1 % | 23 novembre 2023 | ✅ Mesuré |
| 59 | OpenSora V1.1 | HPC-AI Tech | ▫ n.d. | 50,1 % | 17 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 60 | VideoCrafter-0.9 | — | ▫ n.d. | 44,4 % | 23 novembre 2023 | ✅ Mesuré |
| 61 | Mira | — | ▫ n.d. | 42,5 % | 17 juillet 2024 | ✅ Mesuré |
| 62 | CogVideo | Zhipu 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.