VC-Bench：视频连接基准的开创性工作
计算机视觉与模式识别
2026-01-28 v1 多媒体
摘要
虽然当前视频生成主要关注文本或图像条件，但实际应用如视频编辑和 vlog 常需无缝衔接独立片段。本文引入了视频连接这一创新任务，旨在生成给定起始和结束片段之间的平滑中间视频内容。然而，缺乏标准化的评估基准已阻碍了该任务的发展。为弥合这一差距，我们提出了 VC-Bench，即为视频连接专门设计的新型基准。其包含 1,579 个高质量视频，来源于公开平台，涵盖 15 个主要类别和 72 个子类别，以确保多样性和结构性。VC-Bench 聚焦三个核心指标：视频质量分数（VQS）、起始-结束一致性分数（SECS）和过渡平滑度分数（TSS）。这三者共同构成一个全面的评估框架，超越传统仅关注质量的指标。我们在 VC-Bench 上评估了多个最新视频生成模型。实验结果揭示，在保持起始-结束一致性和过渡平滑度方面存在显著局限，导致整体连贯性和流畅性下降。我们期望 VC-Bench 将作为视频连接领域的开创性基准，激发并指导未来研究。该评估指标和数据集已公开于：https://anonymous.4open.science/r/VC-Bench-1B67/。
引用
@article{arxiv.2601.19236,
title = {VC-Bench: Pioneering the Video Connecting Benchmark with a Dataset and Evaluation Metrics},
author = {Zhiyu Yin and Zhipeng Liu and Kehai Chen and Lemao Liu and Jin Liu and Hong-Dong Li and Yang Xiang and Min Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.19236},
year = {2026}
}