arXiv cs.CV· Ruiqiang Zhang, Hengyi Wang, Chang Liu, Guanjie Wang, Zehua Ma, Weiming Zhang·· 2 小时前AI 评分29
TextVBench：评估视频生成中的文本渲染与保持能力
TextVBench: Evaluating Text Rendering and Preservation in Video Generation
AI 导读
研究者推出 TextVBench，将视频生成的视觉文本评估建模为多目标、多实例的时空对应问题，包含 TextVBench-T2V 与 TextVBench-Ref2V 两条评测轨道，分别衡量提示词指定文本的生成与保持、以及参考图像文本的保持。评测中 MiniMax-H3 的 T2V TextVScore 达 68.32，Ref2V 最高分为 56.51，且参考文本区域数量增加时得分明显下降。
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