WorldScore – 虚拟世界的评估标尺
WorldScore 是斯坦福大学推出的首个统一评估世界生成模型的基准测试，旨在解决传统评估中“指标不可比”的痛点，为世界生成模型提供全面的评估框架，适用于 3D、4D、图像到视频（I2V）、文本到视频（T2V）等多种类型的世界生成模型。
核心功能
- 统一评估框架 ：将世界生成任务分解为一系列的下一个场景生成任务，通过明确的基于相机轨迹的布局规范，实现不同方法的统一评估，支持 3D/4D/I2V/T2V 模型的横向对比，提供标准化测试流程。
- 多维度评估 ：从可控性、质量和动态性三个关键方面对生成的世界进行评估，具体包括几何一致性、运动合理性、风格保持等细分维度，共九维量化指标。
- 多场景生成支持 ：是唯一支持多场景生成的基准测试，能评估模型在生成连续场景时的表现，可生成多个场景，评估模型在长序列生成任务中的表现，最多可测试 120 帧连续场景。
- 图像条件生成 ：支持基于图像的条件生成，适用于图像到视频的生成任务，还包含多种视觉风格的数据，能够评估模型在不同风格下的生成能力。
- 相机控制与 3D 一致性评估 ：评估模型对相机轨迹的遵循能力，确保生成的场景符合指定的相机运动，同时确保生成的 3D 场景在不同视角下保持几何结构的稳定性。
技术原理
- 多样化数据集 ：数据集包含动态和静态配置的多媒体数据，适用于图像到视频和图像到 3D 的任务，分为训练集和测试集，其中动态配置有 1000 个样本，静态配置有 2000 个样本。
- 相机轨迹编码 ：将相机运动参数化为 6DoF 数据，作为场景生成的强约束条件，确保模型生成的场景与相机运动相匹配。
- 多模态适配器 ：通过共享的特征空间，实现不同模态生成结果的统一度量，使不同类型的模型能够在同一框架下进行评估。
- 动态图谱分析 ：利用 SLAM 技术重建生成场景的 3D 点云，量化几何稳定性，从而评估生成场景的质量和一致性。
- 语义一致性检测 ：基于 GroundingDINO 模型验证跨帧物体识别一致性，确保生成场景中物体的语义信息保持一致。
- 风格迁移评估 ：使用 CLIP 空间距离计算生成内容与目标风格的偏离度，以评估模型在风格生成方面的性能。
支持平台
WorldScore 支持多种操作系统，包括但不限于 Linux、Windows 和 macOS，可广泛应用于个人电脑、服务器等多种设备，为研究人员和开发者提供了灵活的使用环境。
团队介绍
WorldScore 由斯坦福大学的研究团队开发，该团队在人工智能、计算机视觉等领域拥有深厚的技术积累和丰富的研究经验。团队成员包括李飞飞等在学术界和工业界具有重要影响力的专家，他们在模型评估、世界生成等领域进行了长期的探索和研究，致力于推动相关技术的发展和应用。
项目资源
- 官网 ：https://haoyi-duan.github.io/WorldScore/
- 源码 ：https://github.com/haoyi-duan/WorldScore
- arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2504.00983
- HuggingFace 数据集 ：https://huggingface.co/datasets/Howieeeee/WorldScore
业务场景
- 虚拟现实内容创作 ：为虚拟现实游戏和应用提供高质量的虚拟环境，提升用户的沉浸感和体验感。
- 计算机视觉研究 ：帮助研究人员评估和改进世界生成算法，推动计算机视觉领域的发展，如在场景理解、目标检测等方面的应用。
- 教育与培训 ：作为教学工具，帮助学生学习虚拟世界构建的技术，培养相关领域的专业人才。
- 艺术创作 ：艺术家和设计师可以使用 WorldScore 评估和优化其虚拟艺术作品，激发创作灵感，拓展艺术创作的边界。
- 视频内容创作 ：用于电影特效制作、社交媒体视频生成等，提高视频内容的质量和创意性。
- 增强现实开发 ：提升 AR 场景的真实性与沉浸感，优化虚实结合效果，拓展 AR 技术在商业、教育、娱乐等领域的应用。
- 自动驾驶技术 ：模拟真实交通环境，测试自动驾驶系统的反应能力，为自动驾驶技术的研发和测试提供支持。