VE-Bench 是北京大学的研究团队 MMCAL 最近发布首个专门针对视频编辑质量评估的指标。VE-Bench 的设计目标是与人类感知能力高度一致，更准确地评估视频编辑效果。VE-Bench QA 在评估编辑视频时，不仅考虑了传统视频质量评估方法强调的审美、失真等视觉质量指标，还专注于文本与视频的对齐以及源视频与编辑后视频之间的相关性建模。

VE-Bench 包含两个主要部分：VE-Bench DB 和 VE-Bench QA。VE-Bench DB 是一个视频质量评估数据库，包含了丰富的源视频、编辑指令、不同视频编辑模型的编辑结果，以及24名不同背景参与者的主观评分样本，共计28,080个评分样本。VE-Bench QA 是一个量化的、与人类感知一致的度量工具，专门用于文本驱动的视频编辑任务。VE-Bench 的代码和数据可以通过 GitHub 访问。

VE-baidu09Bench – 北京大学开源首个针对视频编辑质量评估的新指标 第1张
（图片来源网络，侵删）
VE-baidu09Bench – 北京大学开源首个针对视频编辑质量评估的新指标 第2张
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