MoE-Rater

新数据集和模型推动AI生成视频质量评估进展

研究人员推出了HVEval+，这是一个用于评估AI生成的人类中心视频质量的大型数据集，在先前HVEval数据集的基础上增加了成对偏好标注。该新数据集包含1000个提示、来自24个文本到视频模型的视频，以及涵盖空间质量、时间质量和文本-视频对应关系的广泛人工标注。除了数据集，研究团队还提出了MoE-Rater，这是一种基于多模态大型语言模型的评估方法，旨在单一框架内实现多维度质量评分、比较和问答。