Datasets:

lupele
/

test100

---
pretty_name: StatePlay 100-clip World Model Evaluation Set
language:
  - en
  - zh
tags:
  - stateplay
  - world-model
  - video-generation
  - evaluation
  - gaming
size_categories:
  - n<1K
---
# StatePlay 100 条世界模型测试集

本仓库发布原始 `StatePlay_test_100_train_ratio_v2_wins.zip`，保持 ZIP 内容、文件名和内部目录结构不变。
该数据集用于 StatePlay 世界模型的条件生成与性能评测，全部 100 条均属于 **test**；本仓库没有训练或验证划分。
它与 [StatePlay-Reward-2280](https://huggingface.co/datasets/lupele/StatePlay-Reward-2280) 内部用于奖励模型评估的留出集不同。

| 机制类别 | 条数 |
|---|---:|
| normal | 60 |
| macro_success | 10 |
| macro_fail | 10 |
| result_win | 10 |
| result_lose | 10 |

每条样本包含真实参考视频 `video.mp4`、首图 `first_frame.png`、动作及采集状态 `actions.parquet`，以及 NPC 描述和机制标签。
原始视频为 5 秒、20 FPS、100 帧。游戏为 Street Fighter III: New Generation，Ryu（白衣）与 Ibuki（红衣）。
`distribution` 是机制类别，`category` 是 NPC 策略，两者不能互换。

## 下载与使用

```python
from huggingface_hub import hf_hub_download
import zipfile
archive = hf_hub_download(
    repo_id="lupele/test100",
    filename="StatePlay_test_100_train_ratio_v2_wins.zip",
    repo_type="dataset",
)
with zipfile.ZipFile(archive) as z:
    z.extractall("./stateplay_tests")
```

解压后，以 `stateplay_test_100_train_ratio_v2_wins/` 为数据根目录；完整推理输入索引是 `metadata_state_polish.csv`。
`mechanics_ground_truth.csv`、`selection_manifest.csv`、`qa/`、`provenance/`、`reproduction/` 和已有辅助 `evaluation/` 内容均保留在原包中。
仓库的 `metadata/test_index.csv` 是原 CSV 的逐字节副本，其中路径相对 ZIP 解压后的数据根目录，不是仓库根目录。
原始使用说明另见 [docs/README_ZH.md](docs/README_ZH.md)。

## 身份与历史评测

- ZIP 大小：85,816,219 字节。
- SHA256：`a30d76855d6bafe36028862fe8f2146cafb41eeeeec25c4adb044cdb0413c4b2`；见 `SHA256SUMS`。
- 已将全部 100 条的参考视频、动作/状态 Parquet、首图（共 300 个文件）与先前模型评测实际使用的文件逐一核对，内容全部相同；输入 CSV 也完全一致。
- 原始发布记录报告了与 10,000 条训练动作的精确去重；检查的具体边界见 `metadata/original_validation_report.json`，不能据此宣称任意近似片段或所有对局完全独立。

## 与另一个测试集的关系

另一个测试集为 [lupele/test200](https://huggingface.co/datasets/lupele/test200)。
**test100 的 100 条样本是 test200 的子集**，对应视频及动作/状态文件相同，两个仓库不能合并视为 300 条独立测试样本。
原始 ID 映射保留在 ZIP 内的来源记录中。

## 评测含义与来源说明

`macro_fail` 保留原包的低能量 D 输入未发动定义，纯视觉裁判可能将其识别为 normal。
胜利片段包含已经 KO 或接近 KO 的延续，不能将其解释为任意未来胜负预测。
模型生成的视频和模型权重不包含在本发布中；评测模型需使用这些条件另外生成预测视频。
ROM、模拟器 DLL、存档和 API 凭据不在原 ZIP 中。原始数据、游戏素材及第三方代码适用各自权利和许可；本次上传不另行变更其许可。
本仓库不虚构新论文、人工标注结果或新的模型评测结果。

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	pretty_name: StatePlay 100-clip World Model Evaluation Set
	language:
	- en
	- zh
	tags:
	- stateplay
	- world-model
	- video-generation
	- evaluation
	- gaming
	size_categories:
	- n<1K
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	# StatePlay 100 条世界模型测试集

	本仓库发布原始 `StatePlay_test_100_train_ratio_v2_wins.zip`，保持 ZIP 内容、文件名和内部目录结构不变。
	该数据集用于 StatePlay 世界模型的条件生成与性能评测，全部 100 条均属于 test；本仓库没有训练或验证划分。
	它与 [StatePlay-Reward-2280](https://huggingface.co/datasets/lupele/StatePlay-Reward-2280) 内部用于奖励模型评估的留出集不同。

	\| 机制类别 \| 条数 \|
	\|---\|---:\|
	\| normal \| 60 \|
	\| macro_success \| 10 \|
	\| macro_fail \| 10 \|
	\| result_win \| 10 \|
	\| result_lose \| 10 \|

	每条样本包含真实参考视频 `video.mp4`、首图 `first_frame.png`、动作及采集状态 `actions.parquet`，以及 NPC 描述和机制标签。
	原始视频为 5 秒、20 FPS、100 帧。游戏为 Street Fighter III: New Generation，Ryu（白衣）与 Ibuki（红衣）。
	`distribution` 是机制类别，`category` 是 NPC 策略，两者不能互换。

	## 下载与使用

	```python
	from huggingface_hub import hf_hub_download
	import zipfile

	archive = hf_hub_download(
	repo_id="lupele/test100",
	filename="StatePlay_test_100_train_ratio_v2_wins.zip",
	repo_type="dataset",
	)
	with zipfile.ZipFile(archive) as z:
	z.extractall("./stateplay_tests")
	```

	解压后，以 `stateplay_test_100_train_ratio_v2_wins/` 为数据根目录；完整推理输入索引是 `metadata_state_polish.csv`。
	`mechanics_ground_truth.csv`、`selection_manifest.csv`、`qa/`、`provenance/`、`reproduction/` 和已有辅助 `evaluation/` 内容均保留在原包中。
	仓库的 `metadata/test_index.csv` 是原 CSV 的逐字节副本，其中路径相对 ZIP 解压后的数据根目录，不是仓库根目录。
	原始使用说明另见 [docs/README_ZH.md](docs/README_ZH.md)。

	## 身份与历史评测

	- ZIP 大小：85,816,219 字节。
	- SHA256：`a30d76855d6bafe36028862fe8f2146cafb41eeeeec25c4adb044cdb0413c4b2`；见 `SHA256SUMS`。
	- 已将全部 100 条的参考视频、动作/状态 Parquet、首图（共 300 个文件）与先前模型评测实际使用的文件逐一核对，内容全部相同；输入 CSV 也完全一致。
	- 原始发布记录报告了与 10,000 条训练动作的精确去重；检查的具体边界见 `metadata/original_validation_report.json`，不能据此宣称任意近似片段或所有对局完全独立。

	## 与另一个测试集的关系

	另一个测试集为 [lupele/test200](https://huggingface.co/datasets/lupele/test200)。
	test100 的 100 条样本是 test200 的子集，对应视频及动作/状态文件相同，两个仓库不能合并视为 300 条独立测试样本。
	原始 ID 映射保留在 ZIP 内的来源记录中。

	## 评测含义与来源说明

	`macro_fail` 保留原包的低能量 D 输入未发动定义，纯视觉裁判可能将其识别为 normal。
	胜利片段包含已经 KO 或接近 KO 的延续，不能将其解释为任意未来胜负预测。
	模型生成的视频和模型权重不包含在本发布中；评测模型需使用这些条件另外生成预测视频。
	ROM、模拟器 DLL、存档和 API 凭据不在原 ZIP 中。原始数据、游戏素材及第三方代码适用各自权利和许可；本次上传不另行变更其许可。
	本仓库不虚构新论文、人工标注结果或新的模型评测结果。