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原標題：香港大學發布組合性文生視頻基準，7大類20項指標，讓20個大模型一決雌雄
關鍵字：模型,視頻,騰訊,提示,綁定
文章來源：夕小瑤科技說
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內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | Richard相較于文本生成、文生圖等領域而言，文生視頻領域發展相對較慢。當年一段“史密斯吃面”的視頻意外走紅網絡，可謂相當魔幻。
然而進入 2024 年，OpenAI 再一次給 AI界人了一個重磅 —— 文本視頻大模型 Sora 橫空出世，將 AI 創作的最后一塊拼圖也補上了。
此后，騰訊、Show Lab 等爭相發布了自己的文生視頻大模型。但是還沒有一個基準測試全面評估這些模型的能力。
為此，香港大學的研究團隊發布了名為 T2V-CompBench 的基準測試，并且首次將“組合性”這個概念引入視頻生成評估中。
T2V-CompBench 通過 7 個精心設計的類別全面評估文生視頻模型的組合性能力，包括一致屬性綁定、動態屬性綁定、空間關系、動作綁定、綁定、對象交互和生成數字。每個類別都針對視頻生成中的特定組合性挑戰，從靜態屬性的一致性到復雜的動態交互。
研究使用 T2V-CompBench 對 20 個主流視頻生成模型進行全面測評。結果顯示雖然文生視頻技術突飛猛進，但是在處理復雜動態場景時仍然“力不從心”。
有了這個基準，文生視頻可以針對現如今的一

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