論文の概要: CineTechBench: A Benchmark for Cinematographic Technique Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15145v1
• Date: Wed, 21 May 2025 06:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:58.920769
• Title: CineTechBench: A Benchmark for Cinematographic Technique Understanding and Generation
• Title（参考訳）: CineTechBench:シネマトグラフィー技術理解と生成のためのベンチマーク
• Authors: Xinran Wang, Songyu Xu, Xiangxuan Shan, Yuxuan Zhang, Muxi Diao, Xueyan Duan, Yanhua Huang, Kongming Liang, Zhanyu Ma,
• Abstract要約: CineTechBenchは、調味された撮影の専門家による正確な手動アノテーションに基づいて作られたベンチマークである。 私たちのベンチマークでは、撮影スケール、ショットアングル、コンポジション、カメラの動き、照明、色、焦点距離の7つの重要な側面をカバーしています。 生成タスクでは,映像の質の高いカメラの動きを再現するための高度な映像生成モデルの評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.88243961225531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cinematography is a cornerstone of film production and appreciation, shaping mood, emotion, and narrative through visual elements such as camera movement, shot composition, and lighting. Despite recent progress in multimodal large language models (MLLMs) and video generation models, the capacity of current models to grasp and reproduce cinematographic techniques remains largely uncharted, hindered by the scarcity of expert-annotated data. To bridge this gap, we present CineTechBench, a pioneering benchmark founded on precise, manual annotation by seasoned cinematography experts across key cinematography dimensions. Our benchmark covers seven essential aspects-shot scale, shot angle, composition, camera movement, lighting, color, and focal length-and includes over 600 annotated movie images and 120 movie clips with clear cinematographic techniques. For the understanding task, we design question answer pairs and annotated descriptions to assess MLLMs' ability to interpret and explain cinematographic techniques. For the generation task, we assess advanced video generation models on their capacity to reconstruct cinema-quality camera movements given conditions such as textual prompts or keyframes. We conduct a large-scale evaluation on 15+ MLLMs and 5+ video generation models. Our results offer insights into the limitations of current models and future directions for cinematography understanding and generation in automatically film production and appreciation. The code and benchmark can be accessed at https://github.com/PRIS-CV/CineTechBench.
• Abstract（参考訳）: シネマトグラフィー(Cinematography)は、映画製作と鑑賞、気分、感情、物語を、カメラの動き、ショット・コンポジション、照明などの視覚的要素を通じて形作る基礎となる。 近年,マルチモーダルな大言語モデル (MLLM) やビデオ生成モデルが進歩しているにもかかわらず,撮影技法を把握・再現する現在のモデルの能力は,専門家による注釈付きデータの不足によってほとんど損なわれていない。 このギャップを埋めるために、私たちはCineTechBenchを紹介します。 我々のベンチマークでは、撮影スケール、撮影角度、構成、カメラの動き、照明、色、焦点距離の7つの重要な側面をカバーしています。 そこで本研究では,MLLMの映像技術解釈・説明能力を評価するために,質問応答対と注釈付き記述を設計する。 生成タスクにおいて,テキストプロンプトやキーフレームなどの条件を条件として,映像品質の高いカメラの動きを再現するための高度な映像生成モデルの評価を行う。 15以上のMLLMと5以上のビデオ生成モデルに対して大規模な評価を行う。 本研究は, 自動撮影・鑑賞における撮影理解・生成における現在のモデルと今後の方向性の限界について考察した。 コードとベンチマークはhttps://github.com/PRIS-CV/CineTechBench.comからアクセスすることができる。

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