AIGCBench：人工智能生成图像到视频内容的综合评估

人工智能生成内容 (AIGC) 这一新兴领域正在迅速发展，尤其是在视频生成方面。本文介绍了 AIGCBench，这是一个开创性的、全面且可扩展的基准，旨在评估各种视频生成任务，主要关注图像到视频 (I2V) 生成。AIGCBench 通过包含一个多样化、开放域的图像-文本数据集，在同等条件下评估不同的最先进算法，解决了现有基准缺乏多样化数据集的局限性。我们采用新颖的文本组合器和 GPT-4 来创建丰富的文本提示，然后通过先进的文本到图像模型生成图像。为了建立统一的视频生成任务评估框架，我们的基准包含跨越四个维度的 11 项指标来评估算法性能。这些维度是控制-视频对齐、运动效果、时间一致性和视频质量。这些指标既有依赖参考视频的，也有不依赖视频的，确保了全面的评估策略。所提出的评估标准与人类判断相关性良好，为当前 I2V 算法的优势与不足提供了见解。我们广泛实验的发现旨在激发 I2V 领域的进一步研究与发展。AIGCBench 代表了为更广泛的 AIGC 领域创建标准化基准的重要一步，为未来视频生成任务的评估提出了一个适应性强且公平的框架。我们已在项目网站上开源了数据集和评估代码：https://www.benchcouncil.org/AIGCBench。