视频大模型

MME-CoF-Pro: Evaluating Reasoning Coherence in Video Generative Models with Text and Visual Hints

MME-CoF-Pro：基于文本和视觉提示评估视频生成模型中的推理一致性

Yu Qi, Xinyi Xu, Ziyu Guo, Siyuan Ma, Renrui Zhang, Xinyan Chen, Ruichuan An, Ruofan Xing, Jiayi Zhang, Haojie Huang, Pheng-Ann Heng, Jonathan Tremblay, Lawson L. S. Wong

机构 * Northeastern University（东北大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video reasoning(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MME-CoF-Pro视频推理基准，评估视频模型的推理一致性，发现生成模型推理一致性弱，文本提示提升正确性但导致不一致，视觉提示在结构化任务中表现较好但难以处理细粒度感知。

Physion-Eval: Evaluating Physical Realism in Generated Video via Human Reasoning

Physion-Eval：通过人类推理评估生成视频的物理真实性

Qin Zhang, Peiyu Jing, Hong-Xing Yu, Fangqiang Ding, Fan Nie, Weimin Wang, Yilun Du, James Zou, Jiajun Wu, Bing Shuai

机构 * Physion Labs（Physion实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Character AI 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Physion-Eval基准，通过专家人类推理评估生成视频的物理真实性，揭示当前视频生成模型在物理关键场景中存在显著缺陷，83.3%的外向视角和93.5%的内向视角视频存在可识别的物理错误。