GAIA: AI 生成视频行动质量评估的重新思考
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过从因果推理的新颖视角进行大规模主观评估，我们构建了一个通用的人工智能生成动作数据集 GAIA，用以评估文本到视频模型在生成视觉合理的动作方面的能力。结果显示，传统的动作质量评估方法、近期 T2V 基准中与动作相关的指标以及主流的视频质量方法与人类意见的相关性较低，表明当前模型与人类在 AI 生成视频中对动作的感知模式之间存在较大差距。我们的发现强调了动作质量作为研究 AI...
通过因果推理的新视角构建了通用的人工智能生成动作数据集GAIA，用于评估文本到视频模型的动作生成能力。结果显示传统动作质量评估方法与人类意见相关性较低，揭示了当前模型与人类在AI生成视频中对动作感知的差距。强调了动作质量作为研究AI生成视频的重要视角，并推动动作质量评估方法的发展。
