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t2v_metrics

t2v_metrics est un projet de vidéo open source, créé par linzhiqiu (linzhiqiu/t2v_metrics sur GitHub). Il compte 603 étoiles sur GitHub et 75 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 5 juin 2026.

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

💎 Pépite cachée★ 603 étoiles⑂ 75 forksApache-2.0mis à jour juin 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
603
Forks
75
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
5 juin 2026
Catégorie
Vidéo
Type de fiche
Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  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.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

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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// lancez-le

Lancez-le vous-même

  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
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

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// faq

Questions fréquentes

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.

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