vistorybench

给AI故事配图能力打分,让模型叙事更连贯

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 11 🐛 待处理 2 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 173
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,全部功能免费。

项目预览

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

项目数据

分类图像生成
开发团队ViStoryBench
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,全部功能免费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-story-generation,ai-storytelling,benchmarking,customization,image-generation,storytelling,style-consistency,video-generation
GitHub 星标★ 173
上线时间2025-05-13 00:00:00
代码更新2026-05-10
仓库体积83.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ViStoryBench 是一个面向 AI 故事可视化任务的基准测试集,由 CVPR 2026 论文提出。它解决的核心问题是:当前图像生成模型在生成连贯、风格一致的故事插图序列时缺乏统一评估标准。该项目提供了一套标准化的评测框架,包含多样化的故事数据、细粒度的评估指标(如角色一致性、风格一致性、情节连贯性),以及配套的评测脚本,帮助研究者量化比较不同图像生成模型在故事可视化任务上的表现。其核心能力包括:支持自定义故事输入、自动评估生成序列的叙事连贯性与视觉一致性、提供可复现的基准结果,从而推动 AI 从单张图像生成向多帧叙事生成演进。

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 ★ 173

核心亮点

  • 首个专注故事可视化全流程的基准,覆盖角色、风格、情节多维度评估
  • 提供标准化评测脚本,结果可复现,便于横向对比不同模型
  • 基于CVPR论文,学术严谨性高,数据与指标设计有理论支撑

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持尚待完善
  • 基准测试的数据集规模与多样性可能有限,需更多实际验证

适用场景

  • 学术研究:评估图像生成模型在叙事连贯性上的进展
  • 模型开发:对比自家模型与SOTA在故事可视化任务上的差距
  • 技术选型:为AI绘本、动画分镜工具选择底层生成模型

替代项目

StoryGAN、PororoSV、Talespire

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