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重新思考文本到视频模型的人工评估协议：提升可靠性、可复现性和实用性
原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文评估了文本到视频（T2V）生成模型的质量度量，提出了新的评估指标T2VScore，强调自然性和语义匹配的重要性。同时引入了TVGE数据集，以改进T2V生成的评估方法，并提出FETV基准用于细粒度评估。分析现有自动评估指标发现其与人工评估相关性较差，因此提出了新的自动评估指标以提高相关性。
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关键要点
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评估常用质量度量与人工评估的表现，发现自然性和语义匹配是重要因素。
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引入新的评估方法T2VScore，综合考虑文本-视频对齐和视频质量。
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提出TVGE数据集以评估和促进文本到视频生成的指标改进。
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调查37篇论文，发现许多作品仅依赖自动度量或执行不可靠的人工评估。
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提出FETV基准用于细粒度评估文本到视频生成，发现现有自动评估指标与人工评估相关性较差。
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引入基于问答的自动评价度量，以更好地与人类评分相关联。
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提出用于文本到图像生成模型的细致评估框架，关注美学和真实性等图像质量。
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延伸问答
T2VScore是什么，它的主要特点是什么？
T2VScore是一种新的评估方法，综合考虑文本-视频对齐和视频质量，强调自然性和语义匹配的重要性。
TVGE数据集的目的是什么？
TVGE数据集旨在评估和促进文本到视频生成的指标改进，提供更好的评估基础。
现有的自动评估指标存在什么问题？
现有的自动评估指标与人工评估的相关性较差，许多研究仅依赖这些自动度量，缺乏可靠性。
FETV基准的作用是什么？
FETV基准用于细粒度评估文本到视频生成，基于三个正交方面对提示进行分类，提供全面的手动评估。
如何提高文本到视频生成模型的评估可靠性？
通过引入新的评估指标和数据集，设计规范化的人工评估协议，可以提高评估的可靠性和可复现性。
文章中提到的基于问答的自动评价度量有什么优势？
基于问答的自动评价度量能够更好地与人类评分相关联，提高评估的准确性。
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