VideoGen-Eval

给视频生成模型打分，自动评测多维度质量

VideoGen-Eval 是一个基于智能体的视频生成评估系统，旨在解决视频生成模型评测标准缺失、评估维度单一的问题。它提供了一套完整的评估框架，支持文本到视频、图像到视频、视频到视频等多种生成任务的自动化评测。核心能力包括：多维度评估指标（如运动质量、时序一致性、文本对齐等）、可扩展的评估流程、以及基于智能体的自动化打分机制，能够减少人工评估成本，提升评测效率与客观性。项目处于早期阶段，但框架设计清晰，适合作为视频生成领域的研究基准工具。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 269
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队AILab-CVC
所属国家
官网地址https://ailab-cvc.github.io/VideoGen-Eval
GitHubhttps://github.com/AILab-CVC/VideoGen-Eval
定价模式free
价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言
技术栈/模型aigc,benchmark,image-to-video,sora-video-ai,text-to-video,video-evaluation,video-generation,video-to-video
GitHub 星标★ 269
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-28 00:00:00
最近更新2026-08-07 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 覆盖文生视频、图生视频、视频生视频多任务评估
  • 基于智能体的自动化评估，降低人工成本
  • 提供多维指标，关注运动与时序等关键质量

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待完善
  • 评估指标的有效性需更多实验验证

适用场景

  • 视频生成模型研发中的质量对比
  • 学术研究中的基准测试
  • 视频生成产品上线前的效果评估

替代项目

VBench、EvalCrafter、T2V-CompBench

项目介绍

VideoGen-Eval 是评测安全领域的开源项目，由 AILab-CVC 开发，2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 458 个项目，GitHub 星标数为 269。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-07。提供在线演示页面，可免费使用。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：视频生成模型研发中的质量对比。同类可对比的替代方案包括 VBench、EvalCrafter、T2V-CompBench。

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