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DOVER

创新解耦视频质量评估方法

DOVER视频质量评估美学和技术评估用户生成内容深度学习Github开源项目

DOVER是一种创新的视频质量评估方法,将审美和技术两个维度解耦,为用户生成内容提供全面评估。该方法从现有UGC-VQA数据集中分离这两个维度,并提供了包括轻量级DOVER-Mobile在内的多个版本。项目开源了代码、演示和权重,支持单视频和批量视频集评估,并提供了详细的安装使用说明。DOVER在多个基准数据集上取得了领先性能,为视频质量评估领域带来了新的研究方向。

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介绍相关项目
FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
VADER - 基于奖励梯度的视频生成质量优化技术
AIGithubVADER开源项目机器学习视觉处理视频生成
VADER是一种基于奖励梯度的视频生成质量优化技术。该方法无需大规模标注数据集，即可有效提高视频与文本的一致性、美观度，并生成更长时间的高质量视频。VADER兼容多个主流视频生成模型，如VideoCrafter2、Open-Sora和ModelScope，能显著提升其生成能力。项目提供了详细的安装、推理和训练指南，便于研究人员和开发者进行实验和应用。
common_metrics_on_video_quality - 多指标视频质量评估工具包
FVDGithubLPIPSPSNRSSIM开源项目视频质量评估
这是一个开源项目，提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式，适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定，并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。
VBench - 视频生成模型多维度质量评估套件
GithubPython包VBench基准套件开源项目视频生成模型评价
VBench项目提供一个全面的基准测试套件，专用于评估视频生成模型的多维质量。通过分层的评估维度，VBench可以细化并客观地评估视频生成质量的多个方面。套件包含详细的提示和评估方法，并提供人类偏好注释，确保结果与人类感知一致。用户可以选择对自定义视频或标准提示进行评估，以确保模型间的公平对比。
MiVOS - 交互式视频对象分割方法与差异感知融合
DAVISGithubMiVOSPyTorch交互式分割开源项目视频对象分割
该项目介绍了一种模块化的交互视频对象分割方法，通过交互生成对象掩码并采用差异感知的融合模块进行处理。该方法在DAVIS和YouTube等基准测试中表现出色，并支持用户交互的GUI工具，简化了视频对象标注过程。项目还集成了多个预训练模型，并提供了快速下载和数据生成脚本，为研究人员和开发者提供了便捷高效的解决方案。
dolphin - 通用视频互动平台，基于大型语言模型的视频理解、处理与生成
DolphinGithub大型语言模型开源项目视频处理视频理解视频生成
Dolphin是一个基于大型语言模型的通用视频互动平台，专注于视频理解、处理和生成。该平台支持视频问答、视频剪辑、字幕添加、音频提取及生成等功能，旨在提升视频处理的智能化水平。用户可通过文本生成视频、姿态到视频转换及视频图像转换等多种方式进行创作。项目持续更新，欢迎社区贡献和拉取请求，适用于北航和南洋理工大学的科研项目。
Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目，采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题，并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总
Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标
该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。
V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量
GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成
V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。
Open-Sora-Plan - 视频生成与分析技术
3D注意力模型AI视频生成CausalVideoVAEGithubOpen-Sora Plan开源项目昇腾AI计算系统热门
Open-Sora-Plan 是由北大-兔展AIGC联合实验室发起的开源项目，旨在复刻并优化Sora模型，采用华为昇腾AI计算系统进行训练和推理。该项目通过3D全注意力架构，提升视频质量与处理速度，还支持视频压缩和文本到视频的生成。项目包含丰富的资源和版本，持续更新，欢迎社区贡献和Pull request。
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