論文の概要: JAVEDIT: Joint Audio-Visual Instruction-Guided Video Editing with Agentic Data Curation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03168v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 05:26:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.775867
• Title: JAVEDIT: Joint Audio-Visual Instruction-Guided Video Editing with Agentic Data Curation
• Title（参考訳）: JAVEDIT: エージェントデータキュレーションによるオーディオ・ビジュアル・インストラクション・ガイド付きビデオ編集
• Authors: Yinan Chen, Chuming Lin, Zhennan Chen, Yuxiang Zeng, Junwei Zhu, Yali Bi, Xijie Huang, Chengming Xu, Donghao Luo, Zhucun Xue, Xiaobin Hu, Chengjie Wang, Yong Liu, Jiangning Zhang, Shuicheng Yan,
• Abstract要約: JAVEdit-100kは、命令誘導型共同視覚編集に適した、最初の大規模で高品質なデータセットである。 このデータセットは、4つの巧妙に設計された生成パイプラインを通じて厳密に構築され、エージェント・イン・ザ・ループの品質管理機構とシームレスにペアリングされる。 フィールド内での標準化評価の欠如に対処するため、我々は、キュレートされたソースビデオと人間対応の指示を含む包括的なベンチマークであるJAVEditBenchを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.46371655184585
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While instruction-based video editing has seen significant progress, joint audio-visual editing remains constrained by the absence of dedicated datasets and benchmarks. To bridge this gap, we present JAVEdit-100k, the first large-scale, high-quality dataset tailored for instruction-guided joint audio-visual editing. Focusing on human-centric videos, JAVEdit-100k comprises approximately 100K editing triplets spanning five distinct categories, including subject editing and speech editing. This dataset is rigorously constructed via four meticulously designed generation pipelines, seamlessly paired with an agent-in-the-loop quality control mechanism. Furthermore, to address the lack of standardized evaluation within the field, we introduce JAVEditBench, a comprehensive benchmark featuring curated source videos and human-aligned instructions across all editing categories. Finally, we propose JAVEdit, a pioneering baseline model for instruction-guided joint audio-visual editing. Experiments show that \model\ outperforms all baselines on five of six evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 命令ベースのビデオ編集は大きな進歩を遂げているが、専用のデータセットやベンチマークが存在しないため、共同音声・視覚編集は制約を受け続けている。 このギャップを埋めるために、命令誘導型共同音声視覚編集に適した、最初の大規模で高品質なデータセットであるJAVEdit-100kを提案する。 人間中心のビデオに焦点を当てたJAVEdit-100kは、被写体編集や音声編集を含む5つのカテゴリにまたがる、およそ100Kの編集三脚で構成されている。 このデータセットは、4つの巧妙に設計された生成パイプラインを通じて厳密に構築され、エージェント・イン・ザ・ループの品質管理機構とシームレスにペアリングされる。 さらに、フィールド内での標準化評価の欠如に対処するため、全編集カテゴリでキュレートされたソースビデオとヒューマンアラインインストラクションを含む包括的なベンチマークであるJAVEditBenchを紹介した。 最後に,JAVEditを提案する。JAVEditは命令誘導型共同視覚編集のための先駆的なベースラインモデルである。 実験によると、 \model\は6つの評価指標のうち5つですべてのベースラインを上回ります。

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