测一测现存 AI 生成视频是否适合物理畅通司法！父女乱伦文学

来自阿里 - 高德、中科院的盘算东说念主员提议一个面向感知对都的视频畅通生成基准。

名为VMBench，是首个开源的畅通质料评测基准，通过整合畅通评估办法与东说念主类感知对都的评测措施，揭示现存模子在生成物理合理畅通方面的不及。

△图 1 VMBench 的全体结构

新基准测试涵盖了六种主要的畅通阵势类别，每个请示都构建为围绕三个中枢组件（主体、地点和动作）的轮廓畅通。

作家提议了一种新颖的多维视频畅通评估措施，包含五个源自感知偏好的以东说念主类为中心的质料办法。诈欺由流行的 T2V 模子生成的视频进行了系统的东说念主类评估，以考证其办法在捕捉东说念主类感知偏好的有用性。

总体而言，VMBench 具有以下几大上风：

基于感知的畅通评估办法：作家从东说念主类感知的角度开赴，联想了五个中枢维度，并据此制定细腻化的评估办法，从而更真切地分析模子在畅通质料上的上风与不及。

基于元信息的畅通请示生成：作家提议一种结构化的措施，通过索求元信息、诈欺 LLM 生成种种化的畅通请示，并结合东说念主机协同考证进行优化，最终构建了涵盖六大动态场景维度的分层请示库。

东说念主类感知对都的考证机制：作家提供东说念主类偏好标注来考证基准的有用性，实验收尾标明，其评估办法相较于基线措施，在 Spearman 测度性上平均普及 35.3%。这是初次从东说念主类感知对都的角度对视频畅通质料进行评估。

此外，团队已将 VMBench 代码及测度资源开源至 GitHub。

以下是更多细节。

感知对都的评估体系

视频动态生成的评估面对两大中枢挑战：

现存办法未能充分对都东说念主类感知，且评测请示的种种性有限，导致模子动态生成后劲未被充分探索。

为此，团队提议 VMBench ——首个会通感知对都办法与种种化动态类型的视频畅通评测基准。

东说念主类不雅察视频时，伊始基于先验劝诫和物理司法构建场景的全体解析，随后接管性良善畅通物体的平滑性与时序一致性（尤其在讳饰场景）。

受此分层感知机制启发（图 2），PMM 联想了从全局到局部的五维评估体系：

△图 2 用于评估视频畅通的办法框架

上图框架灵感源自东说念主类对视频中畅通感知的机制。（a）东说念主类对视频中畅通的感知主要涵盖两个维度：畅通的轮廓分析和畅通细节的捕捉。（b）作家提议的用于评估视频畅通的办法框架。

具体而言，MSS 和 CAS 对应于东说念主类对畅通的轮廓分析过程，而 OIS、PAS 和 TCS 则对应于畅通细节的捕捉。

1、知识盲从性评分（CAS）

通过构建多层级分类模子量化视频实验是否适合物理司法。

具体经过包括：

伊始从主流生成模子中汇集 10，000 个视频构建数据集，结合 VideoReward 模子对视频质料进行五级分类（Bad 到 Perfect）；随后采用 VideoMAEv2 架构的时空建模汇集预计视频的知识合感性概率散布，最终通过加权平均种种别概率得出轮廓评分。

该办法责罚了传统措施对物理司法违犯（如物体反重力畅通）的漏检问题。

2、畅通平滑度评分（MSS）

针对传统光流法对视觉感知不解锐的问题，提议场景自适合的质料骤降检测机制。

基于 Q-Align 好意思学评分模子，分析相邻帧间的质料裁汰幅度，当向上动态阈值（通过 Kinetics 等确凿视频统计建模获取）时判定为格外帧。

最终以格外帧占比的补数作为平滑度得分，有用捕捉东说念主类明锐的低帧率卡顿和高动态朦拢。

3、对象完满性评分（OIS）

为检测畅通中的非当然形变（如东说念主体要害错位），基于 MMPose 索求关键点轨迹，结合剖解学禁止规矩（如算作长度比例容差）分析体式放心性。

通过统计当然畅通数据集设定各部位形变阈值，诡计通盘帧中适合剖解学禁止的比例。

比较仅良善语义一致性的 DINO 措施，该办法更逼近东说念主类对肢体谐和性的明锐度。

4、可感知幅度评分（PAS）

通过多模态定位本领分离主动畅通主体与配景位移。

伊始用 GroundingDINO 锁定语义主体，借助 GroundedSAM 生成时序放心的实例掩膜，再通过 CoTracker 追踪关键点位移轨迹。

结合场景类型（如机械畅通 vs. 流体畅通）设定感知明锐阈值，诡计帧级位移幅度与阈值的归一化比值。

该措施克服了传统光流法因相机畅通导致的幅度高估问题。

5、时候一致性评分（TCS）

针对物体格外磨灭 / 出现问题，提议轨迹考证双阶段检测。

第一阶段用 GroundedSAM2 罢了像素级实例分割与跨帧 ID 追踪，记载物体的可见景况；第二阶段通过 CoTracker 追踪物体畅通轨迹，构建连气儿性规矩（如讳饰重现需骄傲空间连贯性），过滤正当磨灭事件 / 出现（如移出画面范围）。

最终以格外消诞妄例占比的补数作为评分，比较 CLIP 特征相同度措施愈加贴合东说念主眼的视觉感知。

全体的评估经过如图 3 所示。

△图 3 感知驱动的畅通办法（PMM）框架。

PMM 包含多个评估办法：知识一致性得分（CAS）、畅通平滑度得分（MSS）、物体完满性得分（OIS）、可感知幅度得分（PAS）以实时候连贯性得分（TCS）。

上图（a-e）是每个办法的诡计经过图。

PMM 生成的得分呈现出与东说念主类评估一致的变化趋势，标明与东说念主类感知高度契合。

元信息素养的 Prompt 自动生成

针对现存基准因请示类型单一而无法充分评估模子畅通生成才智的问题，作家提议了元信息素养的 Prompt 生成框架（MMPG），通过结构化元信息索求与大言语模子协同优化，构建了现在掩饰最广、刻画最细的畅通请示库，涵盖六大动态场景维度（如生物畅通、流体动态等）。

该框架包含以下中枢要领：

元信息结构化索求

作家将畅通刻画拆解为三个中枢元信息要素：主体（Subject，S）、场景（Place，P）、动作（Action，A）。

基于现存视频文本数据集，诈欺大言语模子（Qwen-2.5）构建包含数万条元信息的数据库，并通过多维度膨大战略普及种种性：

主体膨大：分类为东说念主类、动物、物体，结合所在检测模子筛选可识别实体，并通过 GPT-4o 生成不同实体数目（单 / 多主体）的变体刻画；

场景膨大：从 Places365 等数据齐集索求种种化场景父女乱伦文学，过滤重迭或朦拢的地舆信息；

动作膨大：从能源学数据齐集采样确凿动作，并通过 LLM 推理生成动物与物体的合理畅通阵势。

自优化请示生成与考证

从元信息库中连忙组合三元组（S，P，A），诈欺 GPT-4o 评估其逻辑一致性，并通过迭代优化生成当然显露的畅通刻画。

举例，将"东说念主类（S）- 厨房（P）- 切菜（A）"蜕变为"一位厨师在当代化厨房中快速切菜，刀具与砧板碰撞发出司法声响"。

为普及物理合感性，作家引入双阶段过滤机制：

LLM 逻辑考证：通过 Deepseek-R1 推理剔除叛逆物理司法或语义矛盾的刻画（如"汽车在湖面遨游"）；

东说念主机协同校验：结合众人标注与自动化筛选，从 5 万候选请示中精选 1，050 条高质料请示，确保掩饰复杂交互（如多主体互助）、细腻动作（如手指弹奏）及疏淡场景（如微不雅流体）。

构建请示词的经过如图 4 所示。

△图 4 元指挥畅通请示生成（MMPG）框架。

MMPG包含三个阶段：

元信息索求：从 VidProM、Didemo、MSRVTT、WebVid、Place365 和 Kinect-700 等数据齐集索求主体、时势和动作信息。

自优化请示生成：基于索求的信息生成请示，并通过迭代优化请示实验。

东说念主类 -LLM 鸠合考证：通过东说念主类与 DeepSeek-R1 的互助过程考证请示的合感性。

作家用这么的面目一共构建了 1050 条高质料的请示词，其具体的统计如图 5 所示。

△图 5 VMBench 中畅通请示的统计分析

( a-h ) ：从多个角度对 VMBench 中的请示进行统计分析。

这些分析展示了 VMBench 的全面评估范围，涵盖畅通动态、信息种种性以及对现实寰宇知识的适合度。

实验实验建造

盘算基准测试对六个流行的文本生成视频（Text-to-Video， T2V）模子进行评估，包括 OpenSora、CogVideoX、OpenSora-Plan、Mochi 1、HunyuanVideo 和 Wan2.1。

为了提供更丰富的畅通类型，作家构建了 MMPG-set（Meta-Guided Motion Prompt Generation 数据集），该数据集涵盖六种畅通阵势，共 1，050 个畅通请示（prompts），用于评估模子的畅通生成才智。

每个模子基于 MMPG-set 生成 1，050 个视频，最终共计 6，300 个视频。

为了保证刚正比较，作家严格按照各模子官方技俩的超参数设定进行实验。每个请示词（prompt）仅生成一段视频，况兼固定来源种子（seed）以保证可复现性。推理过程运行在 8 张 Nvidia H20 GPU 上。

此外，作家从每个模子的输出收尾中连忙抽取 200 段视频，共 1，200 段视频，用于东说念主类感知对都考阐发验（human-aligned validation experiments）。

以下是比较办法（Comparison Metrics）。

1 ) 基于规矩的办法

基于规矩的措施评估四个维度：

可感知动态幅度（Perceptible Amplitude）：采用 RAFT 光流幅值分析 结合 结构畅通一致性检测（基于 4 帧 SSIM 平均值） 进行评估，受命既定评测条约。

时候一致性（Temporal Coherence）：使用 DINO 和 CLIP 特征追踪，通过诡计 相邻帧余弦相同度 来权衡帧间一致性。

畅通平滑度（Motion Smoothness）：结合 插值罪戾与 Dover 视频质料评估的羼杂措施进行测量。

物体完满性（Object Integrity）：通过 光流误会罪戾（optical flow warping error）与 语义一致性搜检 进行双重考证。

2 ) 多模态大言语模子（MLLM）评估

团队登科五个前沿的多模态大模子进行畅通评测：

LLaVA-NEXT-Video

MiniCPM-V-2.6

InternVL2.5

Qwen2.5-VL

InternVideo2.5

这些模子的评估采用圭臬化经过，即对每个视频以 2 帧 / 秒（fps）的采样率进行处理，以保握畅通阵势完满性并戒指诡计老本。

MLLM 评估涵盖五个关键维度：畅通幅度（Amplitude）、时候一致性（Coherence）、物体完满性（Integrity）、畅通平滑度（Smoothness）、知识性（Common-sense adherence）。

每个维度采用 1-5 分制进行评分。为保证刚正性，在通盘模子间保握 一致的帧序列与评估圭臬。

接下来是评估办法（Metrics）。

1 ) 斯皮尔曼测度总共（Spearman Correlation）

斯皮尔曼秩测度总共（Spearman ’ s Rank Correlation Coefficient， ρ）用于权衡两个变量之间的单调关连。该措施长短参数统计措施，亚洲综合网格外适用于变量不恪守正态散布的数据集。

与 皮尔逊测度总共（Pearson Correlation）  不同，皮尔逊主要权衡线性关连，而 斯皮尔曼测度性良善基于排行的关联性，因此对格外值（outliers）愈加鲁棒，并适用于有序数据（ordinal data）  或非线性依赖关连的场景。

2 ) 准确性（Accuracy）

为了考证畅通评估办法与东说念主类偏好的一致性，作家在 1，200 段带有东说念主类标注的视频（200 个请示 × 6 个模子）上进行了成对比较（pairwise comparisons）。

关于每个请示（prompt），作家比较通盘 15 种可能的视频对（由不同模子生成的 6 选 2 组合），最终得到 3，000 组视频对进行评估。

东说念主类偏好标注（ground truth）通过比较五个中枢维度（OIS， MSS， CAS， TCS， PAS）下的平均众人评分详情。得分较高的视频被认定为"偏好样本"（preferred sample）。

PMM 评估办法诡计各视频在考虑圭臬下的轮廓 PMM 评分，并基于此进行视频对比。

一致性准确率（Alignment Accuracy）诡计 PMM 偏好与东说念主类标注收尾一致的比率（不包括评分考虑的样本，以确保有筹划的明确性）。

这一过程确保本盘算的评估办法豪放更好地对都东说念主类感知，并提供精准的畅通质料评估措施。

实验收尾

东说念主类感知对都考证机制（Human-Aligned Validation Mechanism）

作家邀请了三位限制众人对每个样本进行落寞标注，基于 PMM 评估圭臬，包括可感知动态幅度（Perceptible Amplitude， PAS）、时候一致性（Temporal Coherence， TCS）、物体完满性（Object Integrity， OIS）、畅通平滑度（Motion Smoothness， MSS）和知识一致性（Commonsense Adherence， CAS）。

最终，共汇集到 6，000 条详确评分，并达到了高度的标注一致性（high inter-annotator agreement）。

为了评估评测办法与东说念主类感知的一致性，作家诡计了斯皮尔曼测度总共（Spearman Correlation），用于权衡评测办法分数与众人评分之间的对都进程。较高的 Spearman 测度总共意味着更强的与东说念主类感知的一致性。

与其他评测办法的比较（Comparison with Alternative Metrics）

△表 1 基于斯皮尔曼测度总共（ρ × 100）的东说念主类评分与评估办法之间的测度性分析

上标 * 和†分别默示受命 VBench 和 EvalCrafter 的罢了。在规矩基（Rule-based）措施中，黄色配景默示特定维度的基线。

从表 1 不错看出，在畅通平滑度（MSS）  评估方面，即即是先进的办法，如 AMT（18.1%）和 Warping Error（-19.1%），在面对复杂形变时仍然进展出有限的差别才智，并产生了违犯直观的评估收尾。

在物体完满性（OIS）  评估中，也存在访佛问题。举例，DINO 的对都度仅为 27.4%，而 Dover 仅为 34.5%，二者都未能有用捕捉东说念主类对畅通中结构保握性的明锐度。

在可感知动态幅度（PAS）  评估中，基于规矩的措施，如 SSIM 和 RAFT ，其东说念主类对都度分别仅为 17.8% 和 47.7%。

比较之下，本盘算措施达到了 65.2% 的对都度，进展出显豁上风。关于时候一致性（TCS）评估，基于规矩的办法，如 CLIP 和 DINO，其对都度仅为 28.0% 和 27.4%，无法准确反馈东说念主类对幽微不一致性的容忍度，同期也未能看守物理合感性。

而本盘算评测措施达到了 54.5% 的对都度，大幅伊始。

与现存基准（VBench 和 EvalCrafter）的比较

VBench 评测措施包含 RAFT、CLIP、DINO 和 AMT。

EvalCrafter 采用 Dover 本领评估和 Warping Error。

然则，从表中数据不错看出，与本盘算措施比较，VBench 和 EvalCrafter 的畅通评估办法与东说念主类感知的测度性显豁较低，标明它们无法有用评估畅通质料。

与多模态大言语模子（MLLMs）的比较

尽管多模态大模子（MLLMs）在物理适合性评分（PAS）方面进展出一定才智（举例 InternVideo2.5 取得 44.3%），但全体来看，MLLMs 在通盘维度上的平均测度性仅为 10.0% - 30.0%。

这标明面前的 MLLMs 在畅通质料评估方面存在根人道的不匹配（fundamental misalignment），难以准确对都东说念主类的感知圭臬。

消融实验

畅通评估办法的消融盘算（Ablation Study of Motion Metrics）

△表 2 本盘算评价办法消融实验诡计了不同度量组合相干于东说念主类偏好的预计准确率（%）

基于移除的消融实验展示了单独去除每个度量的影响，而基于添加的消融实验则逐渐加入各个度量，以不雅察其影响。

凭据表 2，去除自便单一办法 都会导致全体评估准确率显耀下落，突显出 每个评估维度 在全体框架中的紧迫性。

值得注办法是，去除 CAS（知识一致性，Commonsense Adherence， CAS）  办法后，准确率下落最为显耀，降至 64.1%，其影响向上其他单个维度的消融收尾。

这标明 CAS 办法在评估视频质料中的关键作用，况兼高度契合东说念主类在感知视频质料时优先良善的关键成分。

关于面向性能优化的变体（performance-oriented variants），作家模拟东说念主类的感知信息处理经过，通过逐渐加多评估维度，收尾裸露每新增一个评估维度，全体准确率均有显耀普及。

这一收尾不仅考证了增量评估措施的有用性，还进一步阐扬了本盘算提议的评估框架与东说念主类感知机制的一致性。

定性分析

PMM 评估与东说念主类感知的一致性（Alignment of PMM with Human Perception）

△图 6 不同评估机制下办法的测度性矩阵分析

( a ) 东说念主类标注的斯皮尔曼测度性矩阵； ( b ) PMM 办法的斯皮尔曼测度性矩阵。

如图 6 所示，东说念主类评分在五个评估维度（OIS、CAS、MSS、TCS、PAS）与 PMM 评估办法之间的测度性保握一致。

举例，OIS（物体完满性）、CAS（知识一致性）和 MSS（畅通平滑度）之间存在较强的测度性，而 PAS（可感知动态幅度）与其它办法的测度性较弱。

具体来看：

图 6 ( a ) 裸露，PAS 与其它维度呈负测度，举例与 OIS 的测度总共 ρ =-0.18。

可能的原因是，视频中的高动态振幅（high dynamic amplitudes）会导致形变和伪影，进而裁汰结构完满性（OIS）和时候一致性（TCS）评分。

OIS 与 MSS 及 CAS 之间存在较强的正测度性，分别为 ρ =0.59 和 ρ =0.50，标明 OIS 能很好地反馈物理合感性（physical plausibility）和畅通合感性（motion rationality）。

TCS（时候一致性）与其它维度的测度性较低，标明该办法可提供愈加落寞和全面的评估视角。

PAS 与结构 / 时候测度办法的负测度性挑战了传统基于光流（optical-flow-based）的视频畅通评估框架，突显出在畅通视频评估中，单独权衡畅通幅度的紧迫性。

此外，图 6 ( b ) 裸露，作家提议的评估办法互测度联性适合东说念主类感知特点，进一步考证了 PMM 评估框架的合感性。

使用 PMM 评估视频生成模子（Assessing Video Generation Models with PMM）

△表 3 视频生成模子在 VMBench 上的进展。

使用 VMBench 评估了六个开源视频生成模子。分数越高默示该类别的性能越优。

如表 3 所示，作家使用 PMM 评估办法对多个伊始的视频生成模子进行了评测，包括 Mochi 1、OpenSora、CogVideoX、OpenSora-Plan、HunyuanVideo 和 Wan2.1。

评测收尾标明，Wan2.1 在畅通视频生成方面进展最好，其生成的视频在视觉确凿性（realism）方面优于其它模子。‍

论文勾通：https://arxiv.org/pdf/2503.10076

代码仓库勾通：https://github.com/GD-AIGC/VMBench

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