VideoPhy是什么

VideoPhy是UCLA和谷歌研究研究院联合推出的，首个评估视频生成模型物理常识能力的基准测试，能衡量模型生成的视频是否遵循现实世界的物理规则。VideoPhy基准包含688个描述物理互动的字幕，用在从多种文本到视频模型中生成视频，进行人类及自动评估。研究发现，即使是最佳模型，也仅有39.6%的视频能同时遵循文本提示和物理法则。VideoPhy强调视频生成模型在模拟物理世界方面的局限性，推出自动评估工具VideoCon-Physics，支持未来模型的可靠评估。

VideoPhy的主要功能

评估视频生成模型的物理常识： 测试文本到视频（text-to-video）生成模型是否能生成符合物理常识的视频内容。提供标准化测试集： 包含688个经过人类验证的描述性字幕（captions），涉及固体-固体、固体-流体和流体-流体之间的物理互动，用在生成视频并进行评估。人类评估与自动评估： VideoPhy结合人类评估和自动评估工具VideoCon-Physics，评估视频的语义一致性和物理常识。模型性能比较： 比较不同模型在VideoPhy数据集上的表现，确定哪些模型在遵循物理法则方面表现更好。促进模型改进： 揭示现有模型在模拟物理世界方面的不足，推动研究者开发出更符合物理常识的视频生成模型。

VideoPhy的技术原理

数据集构建： VideoPhy的数据集基于三阶段的流程构建，包括使用大型语言模型生成候选字幕、人类验证字幕的质量及标注视频生成的难度。视频生成： 用不同的文本到视频生成模型，根据VideoPhy数据集中的字幕生成视频。人类评估： 基于亚马逊机械土耳其（Amazon Mechanical Turk）上的人工评估者对生成的视频进行语义一致性和物理常识的评分。自动评估模型： 推出VideoCon-Physics，基于VIDEOCON视频-语言模型的自动评估器，用微调评估生成视频的语义一致性和物理常识。性能指标： 用二元反馈（0或1）评估视频的语义一致性（Semantic Adherence, SA）和物理常识（Physical Commonsense, PC）。

VideoPhy的项目地址

项目官网：videophy.github.ioGitHub仓库：https://github.com/Hritikbansal/videophyHuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/videophysics/videophyhttps://huggingface.co/videophysics/videocon_physics（VideoCon-Physics）arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2406.03520

VideoPhy的应用场景

视频生成模型开发与测试：开发和测试新的文本到视频生成模型，确保生成符合物理常识的视频内容。计算机视觉研究：在计算机视觉领域，用在研究和改进视频理解算法，特别是在涉及物理交互和动态场景理解方面。教育与培训：在教育领域，作为教学工具，帮助学生理解物理现象和视频内容的生成过程。娱乐产业：在电影、游戏和虚拟现实制作中，生成更加真实和符合物理规则的动态场景。自动化内容生成：为新闻、体育和其他媒体内容的自动化生成提供技术支持，提高内容的质量和真实性。