當(dāng)Veo、Sora、Luma、Kling（可靈）、Genie 3等模型不斷刷新大眾對(duì)視頻生成的認(rèn)知時(shí)，一個(gè)更根本的問(wèn)題開始浮現(xiàn)：視頻生成模型，正在被當(dāng)作“世界模型”來(lái)使用了嗎？

無(wú)論是自動(dòng)駕駛仿真、具身智能、影視制作，還是交互式內(nèi)容生成，越來(lái)越多應(yīng)用正在默認(rèn)一個(gè)前提 --- 模型生成的視頻，不應(yīng)只是“看起來(lái)合理”，而是“可以當(dāng)作一個(gè)世界的演化”，而這也對(duì)視頻生成模型提出了遠(yuǎn)高于“畫面好不好看”的要求。

論文題目： VBench++: Comprehensive and Versatile Benchmark Suite for Video Generative Models 論文鏈接： https://ieeexplore.ieee.org/document/11250949 代碼鏈接： https://github.com/Vchitect/VBench 項(xiàng)目主頁(yè)： https://vchitect.github.io/VBench-project/

早期的視頻生成，關(guān)注點(diǎn)很簡(jiǎn)單： 畫面清不清晰？動(dòng)作順不順？美不美？但當(dāng)視頻生成被推向更復(fù)雜的任務(wù)，這些標(biāo)準(zhǔn)開始顯得不夠用。一個(gè)世界模型級(jí)別的視頻生成系統(tǒng)，至少要回答三件事：

• 它能否從一個(gè)給定的世界狀態(tài)繼續(xù)生成？

• 它能否在更長(zhǎng)時(shí)間尺度上保持一致的世界規(guī)律？

• 它在真實(shí)世界語(yǔ)境下，是否值得被信任？

換句話說(shuō)：世界模型不只要會(huì)“生成”，還要 接得住、撐得久、靠得住。而這三點(diǎn)，恰恰是長(zhǎng)期以來(lái)視頻生成評(píng)測(cè)中被系統(tǒng)性忽略的部分。也正因此，VBench++ 的目標(biāo)并不只是“跑分”或者“排名”，而是提供一套可解釋、可復(fù)現(xiàn)、可診斷，并且能夠覆蓋 T2V / I2V / 長(zhǎng)視頻 / 可信性的系統(tǒng)性評(píng)測(cè)體系。

二、被忽視的第一道門檻：I2V，不只是“另一個(gè)任務(wù)”

在真實(shí)應(yīng)用中，視頻生成很少是“憑空開始”的。更多時(shí)候，模型面對(duì)的是： 一張已有的圖像、一個(gè)當(dāng)前世界狀態(tài)、一個(gè)已經(jīng)存在的場(chǎng)景。這正是 Image-to-Video（I2V） 的重要性：不是生成，而是“續(xù)寫世界”。

然而，過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間里，I2V 往往只是 T2V 的“附屬測(cè)試”：

• 不同模型被強(qiáng)行拉到同一分辨率

• 不同寬高比被粗暴統(tǒng)一

• 輸入圖像質(zhì)量本身成為隱性瓶頸

結(jié)果是：評(píng)測(cè)結(jié)果往往混合了模型能力、設(shè)置偏置和輸入退化。

如果說(shuō) T2V 測(cè)的是視頻生成模型“想象力”，那 I2V 測(cè)的，其實(shí)是世界模型中更關(guān)鍵的一點(diǎn) --- 狀態(tài)是否能被正確繼承與演化。

三、讓 I2V 更公平：Image Suite + 自適應(yīng)寬高比：

I2V 的評(píng)測(cè)難點(diǎn)之一是“設(shè)置不統(tǒng)一”： 有的模型默認(rèn) 1024×576，有的模型默認(rèn) 256×256；有的偏 16:9，有的偏 1:1。把所有模型強(qiáng)行拉到同一分辨率，可能會(huì)引入額外的退化，導(dǎo)致評(píng)測(cè)不公。

為此，VBench++ 引入了面向 I2V 的 Image Suite。它不是隨機(jī)抓的一堆圖片，而是一個(gè)專門為 I2V 公平評(píng)測(cè)設(shè)計(jì)的圖像測(cè)試集基準(zhǔn)：

• (1) 高分辨率：以 4K+ 圖片為主，減少輸入瓶頸對(duì)生成質(zhì)量的限制

• (2)自適應(yīng)寬高比：通過(guò)pipeline適配/覆蓋一系列寬高比，盡量讓模型在各自的“最優(yōu)默認(rèn)設(shè)置”下被評(píng)測(cè)

• (3) 內(nèi)容多樣且均衡：覆蓋前景 / 背景多類內(nèi)容，強(qiáng)調(diào)類別內(nèi)多樣性

• (4) 圖文成對(duì)：每張圖片配套精修文本提示，支撐 I2V 條件一致性評(píng)估，I2V 不再是“順帶測(cè)一下”，而是被當(dāng)作世界模型能力的關(guān)鍵一環(huán)來(lái)認(rèn)真對(duì)待。

很多視頻生成模型，在前幾秒表現(xiàn)得相當(dāng)驚艷。但只要拉長(zhǎng)時(shí)間尺度，問(wèn)題就會(huì)逐漸顯現(xiàn)：人物身份緩慢漂移,物體屬性悄然改變,場(chǎng)景結(jié)構(gòu)在不知不覺(jué)中崩塌。這些問(wèn)題，在短視頻里不一定明顯，但在長(zhǎng)序列中會(huì)被無(wú)限放大。

世界模型的難點(diǎn)，從來(lái)不在“第一幀”，而在“第 N 幀”。如果模型無(wú)法在更長(zhǎng)時(shí)間跨度內(nèi)維持一致的世界狀態(tài)，那么它更像是在“不斷重畫”，而不是在“模擬世界”。

第三道門檻：當(dāng)視頻生成進(jìn)入現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，評(píng)測(cè)也必須更謹(jǐn)慎地考慮“可信性”

還有一個(gè)問(wèn)題，過(guò)去很少被當(dāng)作視頻生成評(píng)測(cè)的核心維度：這個(gè)模型，是否值得被信任？當(dāng)生成視頻開始進(jìn)入真實(shí)生產(chǎn)鏈路，以下問(wèn)題無(wú)法回避：

• 不同文化語(yǔ)境下，模型是否存在系統(tǒng)性偏差？

• 人物生成中是否隱含性別或膚色偏置？

• 是否會(huì)在看似普通的提示下生成不安全（色情暴力等）內(nèi)容？

這些問(wèn)題，并不會(huì)體現(xiàn)在“畫面質(zhì)量”或“語(yǔ)義貼合度”里，卻直接決定模型能否被安全部署。世界模型不僅要“像”，還要“穩(wěn)”和“負(fù)責(zé)任”。

VBench++ 將 Trustworthiness（可信性） 正式納入評(píng)測(cè)框架，系統(tǒng)性地覆蓋：

• 跨文化一致性(Culture Fairness)

• 性別與膚色偏差(Gender / Skin Tone Bias)

• 安全性與風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)容(Safety)

這些維度同樣配套了自動(dòng)化評(píng)測(cè)方法，并通過(guò)大規(guī)模人類偏好標(biāo)注進(jìn)行對(duì)齊驗(yàn)證，讓“可信性”評(píng)估不止停留在定性討論。

評(píng)測(cè)的角色，正在發(fā)生變化

正是在這樣的背景下，VBench++讓視頻生成評(píng)測(cè)開始從“跑分工具”轉(zhuǎn)向“能力診斷”。它的目標(biāo)并不只是“給模型排名”，而是提供一套 可解釋、可復(fù)現(xiàn)、可診斷，并且能夠覆蓋 T2V / I2V / 長(zhǎng)時(shí)一致性 / 可信性 的評(píng)測(cè)體系。

VBench++的核心思想并不復(fù)雜：

不要試圖用一個(gè)分?jǐn)?shù)概括一切，而是把“視頻生成能力”拆解成可診斷的維度。

四、附錄：VBench 系列榜單怎么用？

如果你想快速對(duì)比不同視頻生成模型的能力，VBench 系列目前提供了多個(gè)互補(bǔ)的榜單入口。它們的區(qū)別不在于“誰(shuí)更權(quán)威”，而在于你關(guān)注的任務(wù)形態(tài)與能力維度不同。

總榜入口（Leaderboard）： https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard

下面是三個(gè)最常用的榜單：

(1) VBench-T2V 榜單：Text-to-Video 的“基礎(chǔ)體檢”

如果你評(píng)測(cè)的是文生視頻（T2V），想知道模型在“生成質(zhì)量 + 條件一致性”上的綜合表現(xiàn)，從這里開始最合適。

• 覆蓋 16 個(gè)核心能力維度（更像一份結(jié)構(gòu)化體檢報(bào)告，而不是單一總分）

• 收錄 100+ 個(gè) Text-to-Video 模型，更新頻率高、對(duì)比范圍廣

• 適合：做模型選型、快速定位“強(qiáng)項(xiàng)/短板”、寫實(shí)驗(yàn)對(duì)比表格

如果你關(guān)心的是 圖生視頻（I2V）—— 即“從給定世界狀態(tài)繼續(xù)生成”，那這個(gè)榜單更對(duì)口。重點(diǎn)評(píng)估：

• 在給定輸入圖像條件下，模型能否穩(wěn)定繼承主體身份、場(chǎng)景信息

• 當(dāng)前覆蓋約 30 個(gè) I2V 模型（更聚焦、也更貼近應(yīng)用落地場(chǎng)景）

• 適合：I2V 模型選型、產(chǎn)品落地前的穩(wěn)定性與一致性排查

如果你更關(guān)注“世界模型味兒”——模型是否真的具備更強(qiáng)的物理規(guī)律、常識(shí)推理與結(jié)構(gòu)化理解，那 VBench-2.0 是更合適的入口。 它評(píng)測(cè)的是模型的內(nèi)在真實(shí)性（Intrinsic Faithfulness），包括但不限于：

• 物理規(guī)律（Physics Plausibility）

• 常識(shí)與因果一致性（Common Sense / Causality）

• 人體解剖合理性（Human Anatomy）

• 場(chǎng)景組合與結(jié)構(gòu)約束（Composition / Structural Consistency）

這類能力往往不會(huì)在“短視頻驚艷感”里直接體現(xiàn)，卻會(huì)在更復(fù)雜、更長(zhǎng)時(shí)程、更真實(shí)的任務(wù)里決定模型是否可靠。

五、寫在最后

當(dāng)視頻生成逐漸被視為世界模型的一種實(shí)現(xiàn)形式，評(píng)測(cè)本身，也需要隨之升級(jí)。I2V、長(zhǎng)時(shí)一致性、可信性，并不是附加條件，而是世界模型無(wú)法繞開的基本門檻。VBench++ 希望為這個(gè)領(lǐng)域提供一把更鋒利、也更負(fù)責(zé)任的尺子：不只告訴你“強(qiáng)不強(qiáng)”，更告訴你“強(qiáng)在哪里、差在哪里”。

合理的評(píng)測(cè)目標(biāo)，本身就是指引下一階段研究與應(yīng)用的重要指南針。 視頻生成的發(fā)展日新月異：從最初只能生成 1–2 秒的“一眼 AI 視頻”，到如今在短視頻場(chǎng)景中已足以以假亂真；從展示模型能力，到逐步走入真實(shí)生產(chǎn)與交互系統(tǒng)。當(dāng)世界模型開始進(jìn)入下游應(yīng)用，整個(gè)領(lǐng)域都需要認(rèn)真思考：下一步真正值得突破的瓶頸是什么？哪些能力必須被優(yōu)先檢驗(yàn)？又有哪些風(fēng)險(xiǎn)不能被忽視？

評(píng)測(cè)不應(yīng)只是跟隨模型進(jìn)步的“事后記錄”，而應(yīng)成為定義問(wèn)題、約束方向、引導(dǎo)研究的重要工具。

相關(guān)資料： 從視頻生成到世界模型的路線圖： https://world-model-roadmap.github.ioVBench 系列評(píng)測(cè)體系： https://github.com/Vchitect/VBench 視覺(jué)生成評(píng)測(cè)的論文資料庫(kù)： https://github.com/ziqihuangg/Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation 世界模型論文資料庫(kù)： https://github.com/ziqihuangg/Awesome-From-Video-Generation-to-World-Model

VBench++ 并不試圖給出終極答案，但希望至少讓我們?cè)谧穯?wèn)一個(gè)更重要的問(wèn)題時(shí)，有一把更清晰的尺子：

這個(gè)模型，真的在“理解并演化一個(gè)世界”嗎？

歡迎使用、也歡迎來(lái)“挑戰(zhàn)”這個(gè) benchmark！更歡迎社區(qū)提出寶貴建議，與我們一起不斷打磨評(píng)測(cè)目標(biāo)、完善問(wèn)題定義，為視頻生成與世界模型的評(píng)測(cè)持續(xù)添磚加瓦。

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