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HuM-Eval
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HuM-Eval 框架通过粗粒度到细粒度方法改进以人为中心的视频评估
研究人员推出 HuM-Eval，一个旨在更好地评估生成视频中人类运动质量的新框架。现有指标常常忽略细微的人类细节，导致评估结果与人类偏好不符。HuM-Eval 采用粗粒度到细粒度的方法，首先使用视觉语言模型进行总体评估，然后分析 2D 姿势的解剖学准确性和 3D 运动的稳定性。该方法与人类判断的相关性达到了 58.2%，超过了现有基准。
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HuM-Eval 框架改进视频生成质量评估
研究人员开发了 HuM-Eval，一个旨在更好地评估生成视频中人类运动质量的新框架。该系统采用粗粒度到细粒度的策略，首先使用视觉语言模型进行广泛评估，然后对姿势和运动稳定性进行详细分析。据报道，HuM-Eval 与人类判断的相关性达到 58.2%，超过了现有方法。该团队还推出了 HuM-Bench，一个包含 1000 个提示的基准数据集，以帮助评估文本到视频模型。