Charly-chan/video-bench

Video Bench

本仓库保存 2026-10-11 的 v6 Docker 交付包，包含代码、固定任务集、软件镜像、真实视频案例和评分记录。

• 1,260 题：7 大类各 180 题，固定 small / medium / large 分区分别为 200 / 300 / 760 题，互不重叠。
• 统一输出：全部任务为 8 秒、24 fps、192 帧。
• 创作预算不限：不限制创作 token、模型调用次数、创作时长、预览次数、提交次数和检索次数；记录实际消耗。单次 I/O 超时和执行环境约束仍保留。
• 默认实验：full-online-8s-unlimited-v1。
• 部署包：29,733,120,054 字节，约 29.73 GB，内含预构建 Docker 软件镜像。模型评分权重按需另外下载，ZIP 不包含权重。

下载

下载本仓库的 video-bench-v6-1260-8s-unlimited-docker-20261011.zip。本仓库已公开，无需登录即可下载。

pip install -U huggingface_hub
hf download Charly-chan/video-bench \
  video-bench-v6-1260-8s-unlimited-docker-20261011.zip \
  video-bench-v6-1260-8s-unlimited-docker-20261011.zip.sha256 \
  --repo-type dataset --local-dir .
unzip video-bench-v6-1260-8s-unlimited-docker-20261011.zip
cd video-bench

部署与运行

部署验收环境为 Linux x86_64、A100 和 Docker，需要可用的本地 Docker Unix socket。软件解压与镜像导入建议预留 160 GB 空间。

bash start.sh setup
bash start.sh check-image
# 按 containers/.env 的示例填写候选模型及 Astra 的 API 配置。
bash start.sh test --run recipient-v6

批量生成与评分示例：

bash start.sh generate small --run model-v6 --execute
bash start.sh score small --run model-v6 --gpu 0,1 --execute
bash start.sh report --run small/model-v6

生成与 API 评分使用接收方配置的服务和账号。模型权重提供 14 个安装 profile；可在解压后执行 bash start.sh weights 查看范围，再按需安装。完整部署说明见包内 containers/README.md，作者协议见 docs/AUTHOR_UNLIMITED.md。

验证范围

最终协议通过 135 项离线检查：58 项生成检查和 77 项评分检查。随包提供一次真实的 TC-Bench tiny 生成与评分记录：8 秒视频，6/6 断言通过，TCR 为 true。该次实际运行使用此前冻结的 full-online-unlimited-v1；随后统一全部任务时长及修复准备目录冲突的最终改动有离线回归覆盖。

历史案例、失败记录和评分缺项也保留在包内。上述验证不代表已经执行全部 1,260 题，或验证了全部原生评分器的所有维度。各来源保持自己的评分尺度，不计算跨来源总分。详细记录见 release-receipt-v6-8s-unlimited.json、包内 containers/ACCEPTANCE.md 与 results/。

来源与许可

第三方代码、任务来源及模型遵循其各自原始许可；上游来源和版本记录保留在交付包内。