content-debiased-fvd

让视频生成评估更公平，去除内容偏差的FVD指标

content-debiased-fvd 是 CVPR 2024 论文《On the Content Bias in Fréchet Video Distance》的官方开源实现。它针对视频生成评估指标 FVD（Fréchet Video Distance）存在的内容偏差问题，提出了一种去偏方法。传统 FVD 在计算时容易受到视频内容（如静态背景、物体类别）的干扰，导致对生成质量的评估失真。该项目通过重新设计特征提取和距离计算流程，引入内容去偏机制，使评估更专注于视频的动态和时序质量。核心能力包括：提供去偏 FVD 的完整计算管线、支持与主流视频生成模型（如扩散模型、GAN）的评估集成、附带论文中的实验复现脚本。项目代码基于 Python 和 PyTorch，结构清晰，适合研究者和工程师用于更公平地比较视频生成模型。