論文の概要: VEFX-Bench: A Holistic Benchmark for Generic Video Editing and Visual Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16272v2
• Date: Mon, 20 Apr 2026 15:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 19:27:32.424542
• Title: VEFX-Bench: A Holistic Benchmark for Generic Video Editing and Visual Effects
• Title（参考訳）: VEFX-Bench: ジェネリックビデオ編集と視覚効果のためのホロスティックベンチマーク
• Authors: Xiangbo Gao, Sicong Jiang, Bangya Liu, Xinghao Chen, Minglai Yang, Siyuan Yang, Mingyang Wu, Jiongze Yu, Qi Zheng, Haozhi Wang, Jiayi Zhang, Jie Yang, Zihan Wang, Qing Yin, Zhengzhong Tu,
• Abstract要約: VEFX-Datasetは5,049本の動画編集例を含む人称注釈付きデータセットである。 VEFX-Rewardはビデオ編集品質評価に特化した報酬モデルである。 VEFX-Benchは、編集システムの標準化比較のための300のキュレートされたビデオプロンプトペアのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.23919867305323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As AI-assisted video creation becomes increasingly practical, instruction-guided video editing has become essential for refining generated or captured footage to meet professional requirements. Yet the field still lacks both a large-scale human-annotated dataset with complete editing examples and a standardized evaluator for comparing editing systems. Existing resources are limited by small scale, missing edited outputs, or the absence of human quality labels, while current evaluation often relies on expensive manual inspection or generic vision-language model judges that are not specialized for editing quality. We introduce VEFX-Dataset, a human-annotated dataset containing 5,049 video editing examples across 9 major editing categories and 32 subcategories, each labeled along three decoupled dimensions: Instruction Following, Rendering Quality, and Edit Exclusivity. Building on VEFX-Dataset, we propose VEFX-Reward, a reward model designed specifically for video editing quality assessment. VEFX-Reward jointly processes the source video, the editing instruction, and the edited video, and predicts per-dimension quality scores via ordinal regression. We further release VEFX-Bench, a benchmark of 300 curated video-prompt pairs for standardized comparison of editing systems. Experiments show that VEFX-Reward aligns more strongly with human judgments than generic VLM judges and prior reward models on both standard IQA/VQA metrics and group-wise preference evaluation. Using VEFX-Reward as an evaluator, we benchmark representative commercial and open-source video editing systems, revealing a persistent gap between visual plausibility, instruction following, and edit locality in current models. Our project page is https://xiangbogaobarry.github.io/VEFX-Bench/.
• Abstract（参考訳）: AIによるビデオ作成がますます実用的になるにつれて、プロの要件を満たすために生成された映像や撮影された映像の精細化には、命令誘導のビデオ編集が不可欠になっている。 しかし、この分野には、完全な編集例を備えた大規模な人間アノテーション付きデータセットと、編集システムを比較するための標準化された評価器の両方が欠けている。 既存のリソースは、小さなスケール、編集された出力の欠如、人間の品質ラベルの欠如によって制限されている。 VEFX-Datasetは、9つの主要な編集カテゴリと32のサブカテゴリにわたる5,049の動画編集例を含む、人間の注釈付きデータセットである。 VEFX-Datasetに基づいて,映像編集品質評価のための報酬モデルVEFX-Rewardを提案する。 VEFX-Rewardは、ソースビデオ、編集命令、編集ビデオを共同で処理し、順序回帰によって寸法ごとの品質スコアを予測する。 さらに、編集システムの標準化比較のために、300のキュレートされたビデオプロンプトペアのベンチマークであるVEFX-Benchをリリースする。 実験の結果,VEFX-Reward は一般的な VLM 審査員や標準 IQA/VQA の報奨モデルよりも人間の判断と強く一致していることがわかった。 VEFX-Rewardを評価指標として商用およびオープンソースのビデオ編集システムをベンチマークし、視覚的可視性、指示追従性、現在のモデルの局所性について永続的なギャップを明らかにする。 私たちのプロジェクトページはhttps://xiangbogaobarry.github.io/VEFX-Bench/です。

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