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t2v_metrics

t2v_metrics es un proyecto de vídeo de código abierto de linzhiqiu (linzhiqiu/t2v_metrics en GitHub). Tiene 603 estrellas en GitHub y 75 bifurcaciones, se publica bajo la licencia Apache-2.0 y se actualizó por última vez en GitHub el 5 de junio de 2026.

Evaluate text-to-video models with VQAScore-based metrics.

💎 Joya oculta★ 603 estrellas⑂ 75 bifurcacionesApache-2.0actualizado jun 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
603
Bifurcaciones
75
Licencia
Apache-2.0
Última actualización en GitHub
5 de junio de 2026
Categoría
Vídeo
Tipo de ficha
Joya oculta: una página más breve para un proyecto menos conocido
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  1. Install the toolkit

    Set up the evaluation code.

  2. Prepare model outputs

    Gather generated images, videos, or 3D.

  3. Run VQAScore

    Score prompt alignment across your samples.

  4. Compare and report

    Benchmark against other models fairly.

// características

Por qué gusta tanto

VQAScore metric

Principled prompt-alignment scoring.

Three modalities

Image, video, and 3D evaluation.

Published method

Backed by an academic paper.

Model comparison

Fair numbers instead of cherry-picks.

Research tool

Built for rigorous evaluation.

Apache 2.0

Open for the community.

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// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/linzhiqiu/t2v_metrics.git
    cd t2v_metrics
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// casos de uso

Qué puedes crear

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// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Is t2v_metrics free to use?

Apache 2.0 licensed — free for research and commercial use.

What is VQAScore?

A published metric for visual-question-answering-based alignment scoring.

Does it need GPUs?

Scoring models need compute — check the README.

Can it evaluate my custom model?

Yes — point it at any model's outputs.

Why not just look at samples?

Human eyeballing does not scale; metrics do.

// sigue explorando

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