Q-Bench-Video

Q-Bench-Video简介

Q-Bench-Video是一个专门设计的基准测试，旨在评估大型语言模型（LMMs）在视频质量理解方面的能力。该基准包含来自自然场景、计算机图形（CG）和AI生成内容（AIGC）的视频，以确保视频来源多样性。在问卷设计上，Q-Bench-Video主要包括“是非”问题、“什么-如何”问题以及开放性问题，目的在于更全面地评估复杂场景。与传统的视频质量评估相比，Q-Bench-Video还引入了AIGC失真维度。此外，总共收集了2,378个问答对，并在12个开源和5个专有的LMMs上进行测试，结果表明LMMs在视频质量理解上仍存在显著的不足，与人类水平相比存在较大差距。

使用场景

Q-Bench-Video可以广泛应用于以下几种场景：

1. 学术研究：研究人员可以利用该基准测试评估和比较不同LMMs在视频质量理解上的表现，从而推动相关领域的研究进展。
2. 模型评估：开发者和工程师可以测试和优化他们的模型，了解其在视频质量评估任务中的有效性和局限性。
3. 产品开发：在开发与视频处理相关的生成模型或评估工具时，Q-Bench-Video可以提供必要的基准参考，从而提升产品的质量和用户体验。
4. 教学与培训：高等院校和培训机构可以使用Q-Bench-Video进行有关视频质量评估和机器学习模型性能的教学，帮助学生理解相关概念和技术。

通过结合多种视频类型和问答方式，Q-Bench-Video为评估 LMMs的表现提供了一个全面而深入的参考，助力未来在相关领域的研究与应用。