StreamEval

给流式交互视频生成立一把可复现的评测尺

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 评测安全 🍴 复刻 5 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 328
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

StreamEval 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队StreamEval
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型avatar-performance,interaction-streaming-video,real-time-video-editing,streaming-video-generation,video-generation-benchmark
GitHub 星标★ 328
上线时间2026-10-15 00:00:00
代码更新2026-10-25
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-10-26
维护状态活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

StreamEval 是首个面向交互式流式视频生成的基准测试项目,用 Python 实现。它要解决的问题是:现有视频生成评测多针对离线、一次性生成的短视频,缺少对「边生成边响应交互」这类流式场景的统一衡量标准。项目围绕 avatar-performance(虚拟人表演)、interaction-streaming-video(交互流式视频)、real-time-video-editing(实时视频编辑)等方向,提供可复现的评测任务、指标与数据组织方式,帮助研究者和工程团队对比不同流式视频生成模型在实时性、交互响应一致性、画面连续性上的表现。核心能力包括:定义交互式流式生成的评测协议,覆盖生成质量与延迟/吞吐等系统指标,提供可扩展的基准入口便于接入新模型与新场景。适合做视频生成、虚拟人、实时编辑方向的研究与选型参考。

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 2026-10-26 · 当前星标 ★ 328

核心亮点

  • 首个聚焦交互式流式视频生成的基准,填补离线评测与实时交互场景之间的空白
  • 评测维度同时覆盖生成质量与实时性/交互响应,贴近真实部署需求
  • 任务方向明确(虚拟人表演、交互流式视频、实时编辑),便于按场景选型对比

不足之处

  • 早期项目,星标与社区规模较小,评测覆盖面和基线数量有待扩充
  • 文档与使用示例相对有限,新用户上手需要阅读代码
  • 流式评测对硬件与运行环境要求较高,复现成本不低

适用场景

  • 视频生成模型选型时对比不同方案在流式交互场景下的表现
  • 虚拟人/数字人实时驱动与表演生成的质量评估
  • 实时视频编辑算法的延迟与画面一致性基准测试

替代项目

VBench、EvalCrafter、Video-Bench

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