論文の概要: CPI-Bench: A Comprehensive, Practical and Intelligent Benchmark for Real-World Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14546v2
• Date: Tue, 18 Aug 2026 07:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-19 13:45:32.878483
• Title: CPI-Bench: A Comprehensive, Practical and Intelligent Benchmark for Real-World Image Editing
• Title（参考訳）: CPI-Bench: リアルタイム画像編集のための総合的で実践的でインテリジェントなベンチマーク
• Authors: Qinye Zhou, Jun Zheng, Yongchao Du, Yuan Wang, Zhengrui Chen, Zuan Gao, Taihang Hu, Chao Lin, Yefeng Shen, Xingjian Wang, Zhao Wang, Zhengtao Wu, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Denghui Yang, Yuhang Yu, Huayu Zhang, Mingzhou Zhang, Mengting Chen,
• Abstract要約: CPI-Benchは現実世界の画像編集のベンチマークである。 CPI-BenchはCPI-General-Bench、CPI-Practical-Bench、CPI-Intelligent-Benchの3つのコアサブセットから構成される。 一般的な編集能力のギャップの包括的で信頼性の高い定量化、実用的なデプロイメントの有効性、高度な推論ベースの編集を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.386044581413312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advancement of image editing models and their widespread application across various domains, there is an increasingly urgent need to deploy these model capabilities directly into real-world scenarios. However, existing benchmarks remain confined to simple single-image tasks, suffering from limited coverage dimensions and an inability to effectively differentiate performance among diverse models. Consequently, they fail to reliably evaluate model performance in complex multi-image editing, highly demanding reasoning instructions, and practical deployment settings. To address these limitations, we propose CPI-Bench, a Comprehensive, Practical and Intelligent benchmark for real-world image editing. CPI-Bench comprises three core subsets: CPI-General-Bench, which comprehensively covers diverse editing tasks and introduces multi-image editing evaluation; CPI-Practical-Bench, which focuses on high-frequency real-user application scenarios; and CPI-Intelligent-Bench, which is dedicated to evaluating capabilities in highly demanding reasoning-based editing. Evaluation results of mainstream image editing models based on CPI-Bench demonstrate that CPI-Bench enhances performance differentiation among models. It provides a comprehensive and reliable quantification of gaps in general editing capabilities, practical deployment efficacy, and advanced reasoning-based editing, offering invaluable guidance for the future optimization of image editing models. Crucially, our ranking analysis reveals that CPI-Bench achieves the highest alignment with the Arena Image Edit Leaderboard, indicating stronger consistency with public human preference rankings, serving as an effective proxy for public human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 画像編集モデルの急速な進歩と、様々な領域にまたがる広範な応用により、これらのモデル機能を現実のシナリオに直接展開する必要性が高まっている。 しかし、既存のベンチマークは単純な単一イメージのタスクに限られており、カバー範囲が限られており、様々なモデルのパフォーマンスを効果的に区別できない。 その結果、複雑なマルチイメージ編集、要求の高い推論命令、実用的なデプロイメント設定において、モデルパフォーマンスを確実に評価することができない。 これらの制約に対処するため,実世界の画像編集のための包括的,実践的,インテリジェントなベンチマークであるCPI-Benchを提案する。 CPI-General-Benchは、様々な編集タスクを包括的にカバーし、マルチイメージの編集評価を導入するCPI-General-Bench、高周波リアルタイムアプリケーションシナリオに焦点を当てるCPI-Practical-Bench、高度に要求される推論ベースの編集機能の評価に特化したCPI-Intelligent-Benchである。 CPI-Benchに基づく主流画像編集モデルの評価結果は、CPI-Benchがモデル間の性能差を高めることを示す。 一般的な編集機能のギャップの包括的かつ信頼性の高い定量化、実際のデプロイメントの有効性、高度な推論ベースの編集を提供し、将来の画像編集モデルの最適化のための貴重なガイダンスを提供する。 重要な点として、我々のランキング分析は、CPI-BenchがArena Image Edit Leaderboardと最高の整合性を達成し、公衆の嗜好ランキングとの整合性を強く示し、公共の人間評価の効果的なプロキシとして機能していることを示している。

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