Video-Bench团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 视频生成技术正以前所未有的速度革新着当前的视觉内容创作方式，从电影制作到广告设计，从虚拟现实到社交媒体，高质量且符合人类期望 的视频生成模型正变得越来越重要。 那么，要如何评估AI生成的视频是否符合人类的审美和需求呢？ Video-Bench 视频评估框架，能够通过模拟人类的认知过程，建立起连接文本指令与视觉内容的智能评估体系。 简单地说，能够让多模态大模型（MLLM）"像人一样评估视频"。 实验结果表明，Video-Bench不仅能精准识别生成视频在物体一致性（0.735相关性）、动作合理性等维度的缺陷，还能稳定评估美学质量等 传统难题，显著优于现有的评估方法。 Video-Bench的研究团队来自上海交通大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学等机构。 Video-Bench：基于MLLM的自动化视频评估框架 Video-Bench团队在面对已有的视频评估方法时，发现了两个问题： 1.简单的评分规则往往无法捕捉视频流畅度、美学表现等复杂维度—— 那么，当评判"视频质量"时，如何将人类出于"直觉"的模糊感受转化为可量化的评估指标？ 2.现有基于大语 ...