움직임을 명시적으로 표현하기
높은 품질의 개별 프레임을 생성해도 프레임 사이 움직임은 불안정할 수 있다. 연구는 핵심점을 추적해 움직임 특징을 만들고 이를 평가의 중심에 둔다.
특징 사이의 거리
추출한 운동 특징의 유사성을 프레셰 거리로 측정한다. 실제 영상에 잡음을 주입하는 민감도 분석으로 시간적 손상을 지표가 감지하는지 확인했다.
사람 평가와 품질 모형
대규모 사람 평가로 지각과의 정렬을 조사했다. 같은 운동 특징을 단일 영상의 품질 평가 모형에 더하는 실험도 수행해, 분포 비교 외의 활용 가능성을 살폈다.
관련 문서
STREAM 영상 평가 / FVD 영상 생성 지표 / FVD 내용 편향 분석 / DEVIL 영상 동역학 평가 / VBench / VideoScore