Impossible-Videos

用不可能视频,测出多模态模型的物理常识短板

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 1 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 82
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,提供在线演示页面,完全免费。

项目预览

Impossible-Videos 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队showlab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,完全免费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型benchmark,multimodal,video,video-generation,video-understanding
GitHub 星标★ 82
上线时间2025-02-14 00:00:00
代码更新2025-07-23
仓库体积268.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Impossible-Videos 是 ICML 2025 论文的官方基准与代码库,专注于视频生成与理解中的‘不可能视频’挑战。这类视频包含物理上不可能或高度反直觉的事件,例如物体违反重力、时空扭曲或因果倒置,旨在测试和提升多模态大模型对视频内容真实性与逻辑性的感知能力。项目提供标准化的数据集、评估指标和基线模型,帮助研究者量化模型在识别异常、推理物理规律、检测编辑痕迹等方面的表现。核心能力包括:构建高难度视频样本库,覆盖多种不可能类型;提供自动化评估工具,支持生成与理解双任务;集成多模态模型接口,便于快速验证。该基准填补了现有视频理解评测在物理常识与反事实推理上的空白,推动模型从表面感知走向深层认知。

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 ★ 82

核心亮点

  • 首个聚焦‘不可能视频’的基准,填补物理常识与反事实推理评测空白
  • 提供标准化数据集和评估脚本,支持视频生成与理解双任务,上手快
  • 基于ICML 2025论文,学术权威性强,方法有理论支撑

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅81,社区生态和文档完善度待观察
  • 数据集规模与多样性可能有限,难以覆盖全部不可能类型

适用场景

  • 多模态大模型视频理解能力评测与对比
  • 视频生成模型输出真实性与物理合理性校验
  • 研究物理常识推理与反事实思维在AI中的应用

替代项目

VideoGLUE、EvalCrafter、VBench

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