VBench

视频生成模型多维度质量评估套件

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。

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T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准

AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准

T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。

VectorDBBench - 开源向量数据库基准测试工具

GithubVectorDBBench向量数据库基准测试开源项目性能评估数据分析

VectorDBBench是一个开源的向量数据库基准测试工具。它提供15个测试用例，评估容量、搜索性能和过滤搜索性能。支持多种数据库客户端，具有可视化界面，方便复现测试和评估新系统。工具还包含性能分析报告和排行榜功能，有助于比较不同向量数据库的性能。

CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术

CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成

CV-VAE是一种视频变分自编码器，专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型（如SD 2.1和SVD）兼容，用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重，支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。

Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark - 统一视觉参数高效迁移学习评测基准

GithubV-PETL Bench参数高效迁移学习基准测试开源项目模型评估计算机视觉

V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集，涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务，评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源，为计算机视觉研究提供全面评测平台。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展

GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。

CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理

AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成

CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型，参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频，支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署，单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能，适用于小内存GPU，并可通过torch.compile加速。

promptbench - 大语言模型的评估与理解综合工具包

GithubPrompt EngineeringPromptBench大语言模型对抗性提示开源项目评估

基于Pytorch的Python包，提供评估和理解大语言模型的友好API。支持快速模型性能评估、提示工程、对抗性提示评估和动态评估框架。兼容多种模型（如GPT-4、Llama2、BLIP2）和数据集（如GLUE、SQuAD、VQAv2）。适合研究人员和开发者使用与扩展。

reward-bench - 用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性的基准工具

GithubRewardBenchanymodel开源项目数据集文献评价标准

RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

param - 全面评估AI训练平台性能的综合基准测试套件

AI训练GithubPARAM Benchmarks开源项目性能评估计算基准通信基准

PARAM (PyTorch based Arbitrary Range Micro-benchmarks) Benchmarks是一个评估AI训练和推理平台的综合基准测试库。它包括通信和计算微基准测试以及完整工作负载，弥补了独立C++基准测试和应用级基准测试之间的空白。PARAM能够深入分析系统架构和框架级开销，涵盖通信、计算和端到端工作负载评估。该开源项目采用MIT许可证，欢迎社区贡献。

vvenc - 开源H.266/VVC视频编码器VVenC 高效易用的实现

FraunhoferGithubH.266编码器VVenC开源软件开源项目视频压缩

VVenC是Fraunhofer开发的开源H.266/VVC视频编码器。它提供五种质量/速度预设模式,支持感知优化以提升视频主观质量,具备优秀的帧级和任务级并行能力,支持单遍和双遍可变比特率编码。VVenC结合了易用性和高性能,适用于多种视频编码需求。该项目在GitHub开源,欢迎社区参与贡献。

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