physics-IQ-benchmark

测测视频模型懂不懂物理,量化物理常识短板

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 55 🐛 待处理 4 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 388
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,提供在线网页展示,无收费计划,完全免费使用。

项目预览

physics-IQ-benchmark 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队google-deepmind
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,提供在线网页展示,无收费计划,完全免费使用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型benchmark,generative-models,physical-understanding,video-generation
GitHub 星标★ 388
上线时间2024-12-14 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积66.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个用于评估生成式视频模型物理理解能力的基准测试工具。它通过设计一系列物理场景和任务,测试视频生成模型是否真正理解物体的运动规律、碰撞、重力等物理现象,而不仅仅是生成视觉上连贯的片段。项目提供标准化的测试集和评分方法,帮助研究者和开发者量化模型在物理常识方面的表现,从而推动视频生成模型从“看起来像”向“理解物理”进化。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 388

核心亮点

  • 首个专注视频生成物理理解的公开基准,填补评估空白
  • 测试场景覆盖碰撞、重力、运动轨迹等核心物理规则,维度清晰
  • 提供标准化评分脚本,便于横向对比不同视频生成模型

不足之处

  • 项目早期,测试集规模有限,覆盖物理场景不够全面
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 对比评估不同视频生成模型的物理合理性
  • 指导视频生成模型在物理常识方面的迭代优化
  • 学术研究中量化生成视频的物理可信度

替代项目

VBench、EvalCrafter、VideoPhy

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