LARYBench

LARYBench 是一个面向通用视觉-动作对齐的潜动作表征（Latent Action Representation）评测基准。它提供三类标准化评估流程：潜动作提取、动作语义分类（如动作类型识别）和物理动作回归（支持绝对与相对动作建模），支持多种视觉编码器与潜动作模型的公平比较。项目采用模块化设计，兼容主流视觉模型（如SigLIP2、DINOv3），并开放多源标注数据集与评估工具。适用于机器人模仿学习、具身智能、视频理解及跨模态动作表征等研究场景，为潜动作建模提供可复现、可扩展的评测基础设施。