English(EN) AVENUE: Audio-Video EditiNg Understanding and Evaluation

新的 AVENUE 基准测试旨在评估音频-视频编辑模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-07 04:00

研究人员推出了 AVENUE，这是一个旨在改进音频-视频编辑模型的新基准测试和评估框架。AVENUE 基准测试包含 1,291 个源剪辑和 7,957 条编辑指令，这些内容从 VGGSound 数据集中精心挑选而来，涵盖了针对音频、针对视频以及耦合的编辑。配套的评估框架具有模态感知和样本特定性，解决了现有系统中经常忽视意外跨模态变化的局限性。使用 AVENUE 进行的初步评估显示，当前模型在编辑一种模态时，无论使用何种编辑范式，都经常会对另一种模态产生不希望的修改。 AI

影响该基准测试旨在推动可控音频-视频编辑的进展，可能带来更复杂的多媒体处理工具。

排序理由该集群描述了一个用于音频-视频编辑模型的新基准测试和评估框架，该框架在一篇学术论文中提出。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hayeon Kim, Yoojin Jang, Jaejun Yoo · 2026-09-07 04:00

AVENUE: 音视频编辑理解与评估

arXiv:2609.04253v1 Announce Type: cross Abstract: Audio-video (AV) editing aims to modify audio and video content according to a target prompt. Unlike single-modality editing, AV editing requires models to infer a modality-selective edit scope from the prompt alone: determining n…

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