WorldScore

已接入

使用 WorldFoundry 仓内运行时执行 WorldScore。

本页内容

简介

WorldScore 评测 world generation:模型从一个已观察场景出发,在相机、物体、视觉和运动约束下继续扩展场景。公开 benchmark 覆盖 3D generation、4D generation、image-to-video、text-to-video,共 3,000 个样例。

WorldFoundry 已经在 worldfoundry/evaluation/tasks/execution/runners/worldscore 中带有 benchmark runner 和 runtime。使用 WorldFoundry 时不要 clone 官方 repo;只需要准备 Hugging Face 数据集和指标 checkpoint。

评测什么

WorldScore 是第一个统一的 world generation benchmark。它把世界构建拆成带显式 camera-trajectory layout 的 next-scene 序列任务,并在 3D、4D、I2V、T2V 系统上评测 controllability、quality 和 dynamics。

Benchmark 设计

属性说明
样例数3,000 个 curated test cases,覆盖 static 与 dynamic 世界
模态3D generation、4D generation、image-to-video、text-to-video
任务形式从已观察场景出发,在 camera 或 layout 约束下生成 next scene
Static splitcontrollability + quality(camera/object control、3D/photometric/style consistency)
Dynamic split额外加入 motion accuracy、magnitude、smoothness
汇总leaderboard 提供 WorldScore-StaticWorldScore-Dynamic 两个变体

与单场景视频 benchmark 不同,WorldScore 在同一协议里要求 multi-scene continuity、长序列、image conditioning、多风格、camera control 和 3D consistency。

官方参考

Leaderboard 说明

官方站点发布 WorldScore-StaticWorldScore-Dynamic 排名,并展示各子族指标(camera/object control、content alignment、3D/photometric/style consistency、subjective quality、motion accuracy/magnitude/smoothness)。WorldFoundry 目前只记录了一个 dynamic 样例的有界 GPU 验证;完整 3,000 样例 leaderboard parity 需要完整 evaluation.json 树和全套 metric checkpoint。

准备数据和资产

从 WorldFoundry 仓库根目录运行:

cd /path/to/WorldFoundry
export PYTHONPATH="$PWD:${PYTHONPATH:-}"

下载或放置 dataset。传入的数据根目录下必须包含 WorldScore-Dataset/

export WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH=/path/to/Howieeeee__WorldScore
hf download Howieeeee/WorldScore \
  --repo-type dataset \
  --local-dir "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH}"

准备指标资产。WorldFoundry 把这些依赖建模为可复用 base-model dependencies,但完整指标运行仍需要本地文件:

  • WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_CONFIG_ROOT:可选 config 覆盖;默认是 worldfoundry/data/benchmarks/assets/worldscore/config
  • WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_ASSET_CHECKPOINT_DIR:WorldScore 指标 checkpoint 目录。
  • WORLDFOUNDRY_DROID_SLAM_CKPT:DROID-SLAM checkpoint,通常是 droid.pth
  • WORLDFOUNDRY_GROUNDING_DINO_CKPT:GroundingDINO Swin-T checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_SAM_VIT_H_CKPT:SAM ViT-H checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_SAM2_CKPT:SAM2.1 checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_RAFT_THINGS_CKPT:RAFT Things checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_SEA_RAFT_CKPT:SEA-RAFT checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_FLOWFORMERPLUSPLUS_CKPT:FlowFormer++ checkpoint。
  • WORLDFOUNDRY_VFIMAMBA_CKPT:VFIMamba checkpoint。

候选模型输出支持两种形态:

完整运行:
  <model_workspace>/<model_name>/worldscore_output/
    static/.../input_image.png
    static/.../frames/000.png
    static/.../camera_data.json
    static/.../image_data.json
    static/.../evaluation.json
    dynamic/.../input_image.png
    dynamic/.../frames/000.png
    dynamic/.../videos/output.mp4
    dynamic/.../image_data.json
    dynamic/.../evaluation.json
    worldscore.json

有界运行:
  <generated_artifact_dir>/
    candidate.mp4

有界运行适合本地集成验证。它只把一个生成视频或帧目录整理到 dynamic WorldScore layout,不代表 leaderboard 结果。

export WORLDFOUNDRY_GENERATED_ARTIFACT_DIR=/path/to/generated/worldscore_artifacts
export WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_NAME=wan2.1_i2v
export WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_PATH=/path/to/model_workspace
export WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_HF_DATASET_ROOT="${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH}"

使用 WorldFoundry 运行

通过公开 benchmark 命令运行仓内 runtime:

worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id worldscore \
  --mode official-run \
  --generated-artifact-dir "${WORLDFOUNDRY_GENERATED_ARTIFACT_DIR}" \
  --env WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_HF_DATASET_ROOT="${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_HF_DATASET_ROOT}" \
  --env WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_ASSET_CHECKPOINT_DIR="${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_ASSET_CHECKPOINT_DIR}" \
  --env WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_NAME="${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_NAME}" \
  --env WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_PATH="${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_PATH}" \
  --output-dir tmp/worldscore/official-run \
  --json

导入已有 worldscore.json

worldfoundry-eval zoo benchmark-run \
  --benchmark-id worldscore \
  --mode official-validation \
  --official-results-path /path/to/worldscore_output/worldscore.json \
  --benchmark-data-root "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH}" \
  --generated-artifact-dir /path/to/worldscore_output \
  --output-dir tmp/worldscore/official-validation \
  --json

直接调用 runner,整理一个动态样例并运行:

PYTHONPATH=. "${WORLDFOUNDRY_UNIFIED_PYTHON:-python}" \
  worldfoundry/evaluation/tasks/execution/runners/worldscore/run_worldscore_official_runner.py \
  --worldscore-root worldfoundry/evaluation/tasks/execution/runners/worldscore/runtime/worldscore \
  --worldscore-config-root worldfoundry/data/benchmarks/assets/worldscore/config \
  --model-name "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_NAME}" \
  --model-path "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_MODEL_PATH}" \
  --data-path "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH}" \
  --stage-dynamic-source "${WORLDFOUNDRY_GENERATED_ARTIFACT_DIR}" \
  --stage-target-frames 8 \
  --stage-overwrite \
  --output-dir tmp/worldscore/direct-runner \
  --json

直接导入完整结果文件:

PYTHONPATH=. "${WORLDFOUNDRY_UNIFIED_PYTHON:-python}" \
  worldfoundry/evaluation/tasks/execution/runners/worldscore/run_worldscore_official_runner.py \
  --data-path "${WORLDFOUNDRY_WORLDSCORE_DATA_PATH}" \
  --generated-root /path/to/worldscore_output \
  --official-results-path /path/to/worldscore_output/worldscore.json \
  --output-dir tmp/worldscore/direct-import \
  --json

指标

Metric ID含义
controllability相机控制和物体控制遵循度的平均值,越高越好。
quality视觉与重建质量指标族:content alignment、3D consistency、photometric consistency、style consistency,以及可用时的 subjective quality,越高越好。
dynamics运动指标族:motion accuracy、motion magnitude、motion smoothness,越高越好。
worldscore_average可用 WorldScore 指标族的主聚合分数。WorldFoundry 会在 scorecard 中把百分制风格数值规范到 unit score。

输出

WorldFoundry 会在 --output-dir 下写入:

  • scorecard.json:报告和对比工具使用的规范化 benchmark scorecard。
  • per_sample_metrics.jsonl:每个发现样例或导入样例指标一行。
  • raw_metric_table.jsonl:包含 available、raw score、normalized score 和 source 的指标表。
  • official_stdout.logofficial_stderr.log:直接执行官方 runtime 时的日志。

限制

WorldFoundry 已记录的 GPU 验证范围是一个 dynamic 样例,不是完整 3,000 样例 leaderboard 复现。完整运行需要完整 evaluation.json 树、WorldScore 指标 checkpoint stack、CUDA 依赖,以及足够的 GPU 时间执行 DROID-SLAM、分割、光流和插帧指标。runner 只评估已经生成的输出,不负责把 3D、4D 或视频模型改造成生成器。

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