Character Reference Video Benchmark

Happy Horse 1.0 vs Seedance 2.0 Benchmark

ハッピーホース1.0とシーダンス2.0とシーダンス2.0 Fastを、同じ女性キャラクター参照と4つのB級映像コンセプトで比較します。

比較対象

baseline Happy Horse 1.0

User-named comparison target. Videos are generated on the relevant platform, then registered in this repository.

quality Seedance 2.0

Quality-oriented comparison target.

fast Seedance 2.0 Fast

Speed-oriented comparison target.

4つのコンセプト

Scene 01

VHS都市伝説ホラー: 深夜のコンビニに馬の影

live-action-horror / 15s / 16:9

Scene 02

昭和特撮: 馬怪獣、商店街に出現

live-action-tokusatsu / 15s / 16:9

Scene 03

深夜通販: 馬語翻訳機 UMA-TALK 3000

live-action-commercial / 15s / 16:9

Scene 04

80年代OVA予告: 馬型配達ロボ、ラーメンを守る

anime-ova / 15s / 16:9

今回の見方

今回は、綺麗にまとまるかだけではなく、B級映像でHappy Horse 1.0が出す「実写の説得力」「制御不能な異物感」「破綻込みの作家性」を評価対象にしています。

Documentation

Protocol, intake, and HyperFrames artifact policy pages are available for both languages.

確認フレーム

レビュー反映確認のコンタクトシート
レビュー反映確認
タイル配置とフレーム位置の確認
タイル配置 / フレーム確認
個別分析メモの確認
個別分析メモ
最終文言確認
最終文言確認

成果物ポリシー

GitHub Pagesには軽量な確認フレームと概要を載せます。完成MP4と生成元動画はサイズが大きいため、Gitには含めずローカル成果物またはRelease assetとして扱います。

モデルID、プロンプト、評価軸はリポジトリ内のJSONを正とし、レポートは python -m vbench report --run-id <run-id> で再生成できる形を保ちます。