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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HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架

GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成

HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。

powerful-benchmarker - 高效模型基准测试工具，支持无监督域适应和度量学习

GithubPowerful Benchmarker域适应安装指南开源项目指标学习文件组织

提供功能强大的模型基准测试工具，适用于无监督域适应和度量学习，特色包括三种新验证方法和大规模基准排名。项目提供简便的安装步骤、路径设置和丰富的脚本支持，同时还包含Jupyter notebooks、各种脚本和测试代码，确保实验顺利进行。

IQA-PyTorch - 纯Python和PyTorch图像质量评估工具箱

GPU加速GithubIQAPyTorch图像质量评估开源项目纯Python

IQA-PyTorch是一款基于纯Python和PyTorch的图像质量评估工具箱，支持多种主流全参考和无参考评估指标。通过GPU加速，评估速度优于Matlab实现，用户可通过命令行或代码进行图像质量评估。该工具箱还支持作为损失函数使用，提供便捷的基准数据集下载和详细文档，适用于评估各种场景。定期更新及多种预训练模型让它成为图像质量评估的理想选择。详情请查阅文档和示例代码。

ban-vqa - 高性能视觉问答与图像实体定位模型

Bilinear Attention NetworksGithub图像处理开源项目深度学习神经网络视觉问答

项目实现了Bilinear Attention Networks,应用于视觉问答和图像实体定位。VQA 2.0测试集上性能优异,单模型得分70.35,集成模型达71.84。Flickr30k实体任务中,Recall@1/5/10分别为69.88/84.39/86.40。基于PyTorch构建,包含预训练模型和完整工作流程,便于进行相关研究或实际应用开发。

model-vs-human - 用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱

GithubPyTorchTensorFlowmodelvshuman对比模型开源项目视觉

modelvshuman是一个用于评估人类与机器视觉差距的Python工具箱。支持测试包括PyTorch和TensorFlow在内的多种模型，覆盖17个人类比较数据集。项目提供安装指南、示例代码、模型库和数据集加载方式，帮助快速入门并进行自定义模型评估。详细信息请访问项目主页。

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。

benchmarks - TensorFlow模型性能评估工具集

CNNGithubPerfZeroTensorFlow基准测试开源项目性能评估

TensorFlow benchmarks 是一个用于评估TensorFlow模型性能的开源工具集。它主要包含PerfZero基准测试框架，同时还保留了不再维护的CNN基准测试脚本。这些工具可用于测试各种神经网络模型的性能，进行跨平台比较，以及优化深度学习应用。对于研究TensorFlow模型性能的开发者，这是一个有价值的资源。

bigcodebench - 高难度代码生成基准测试评估LLM编程能力

BigCodeBenchGithub代码生成大语言模型开源项目编程能力评估基准

BigCodeBench是一个具有挑战性的代码生成基准测试，用于评估大型语言模型的实际编程能力。它提供复杂指令和多样函数调用，包括数据集、生成和评估脚本。基于EvalPlus框架，BigCodeBench实现精确评估和排名，提供预生成样本以加速研究。支持多种评估环境，采用unittest进行代码测试，为研究人员提供全面工具。

VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力

GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解

VideoGPT+是一个创新的视频对话模型，通过集成图像和视频编码器，实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征，大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准，为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。

foundation-model-benchmarking-tool - AWS基础模型基准测试工具

AWSFMBenchGithub基础模型开源项目性能基准测试生成式AI

FMBench是一个用于基准测试AWS生成式AI服务上基础模型性能的Python工具。它支持在SageMaker、Bedrock、EKS和EC2等平台上评估开源、第三方和专有模型。FMBench可帮助用户比较不同模型和部署选项的性能和准确性,从而优化生成式AI工作负载。

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