19款模型大PK！李飞飞团队发布首个世界生成基准WorldScore：曝出世界生成三大致命伤

文章主旨：

文章提出了一个统一的世界生成评估框架——WorldScore，用于全面评估3D、4D、图像到视频（I2V）、文本到视频（T2V）等模型的性能，并揭示当前世界生成领域的关键挑战与发展方向。

关键要点：

• 提出首个统一评估框架WorldScore，分解世界生成任务为“下一场景生成”，支持多种生成方法。
• 构建高质量、多样化的数据集，包含3000个样本，覆盖静态与动态场景以及多种视觉风格。
• 定义多维度评估指标（可控性、质量、动态性），量化模型性能并实现公平比较。
• 评估了19个代表性模型，揭示了3D模型在静态生成中的优势和视频模型在动态生成中的不足。
• 为世界生成领域提供标准化框架，促进技术改进与多模态融合。

内容结构：

• 亮点直击：总结框架的创新点，包括统一评估标准、数据集构建和指标设计。
• 解决的问题：分析现有方法的不足，如缺乏系统性评估、控制能力弱、兼容性局限。
• 提出的方案：详细阐述WorldScore框架及其组成部分（数据集、评估指标、任务分解）。
• 达到的效果：展示框架对各类模型的全面评估结果及其对领域发展的推动作用。
• WorldScore基准测试：具体说明任务定义、数据集构建、评估指标和实验结果，包括模型表现分析和关键挑战。
• 实验结果与发现：总结19个模型的评估数据，比较3D模型与视频模型的优劣及改进方向。

文章总结：

WorldScore为世界生成领域提供了一个系统性、标准化的评估框架，促进技术融合与发展，但仍需解决动态场景生成中的技术瓶颈。

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