VE-Bench：北大开源视频编辑质量评估新标杆，AI赋能影视后期

在视频编辑领域，长期以来缺乏一个能够准确评估编辑质量的统一标准。现有的评估方法往往侧重于传统的视觉质量指标，如清晰度、色彩还原度等，而忽略了视频编辑过程中更深层次的语义关联和内容一致性。北京大学的研究团队近日发布了VE-Bench，这是一个专门针对视频编辑质量评估的新指标，旨在弥补这一空白，为视频编辑领域带来更科学、更客观的评估标准。

AI快讯

VE-Bench：视频编辑质量评估的新标杆

VE-Bench 的核心目标是创建一个与人类感知高度一致的评估体系。它不仅关注视频的视觉质量，更重要的是，它能够评估编辑后的视频与原始视频之间的关联性，以及文本描述与视频内容的一致性。这使得 VE-Bench 在评估文本驱动的视频编辑任务时，能够提供更全面、更准确的反馈。

VE-Bench 包含两个关键组成部分：VE-Bench DB 和 VE-Bench QA。

VE-Bench DB： 这是一个视频质量评估数据库，其中包含了大量的源视频、编辑指令以及不同视频编辑模型的输出结果。此外，该数据库还收集了24名不同背景参与者对这些视频的主观评分，总计超过28,000个评分样本。这些数据为主观和客观评估之间的关联提供了宝贵的资源。
VE-Bench QA： 这是一个量化的评估工具，旨在提供与人类感知一致的视频编辑质量度量。它综合考虑了视觉质量、文本与视频的对齐程度，以及源视频与编辑后视频之间的相关性。

VE-Bench 的代码和数据已在 GitHub 上开源，为研究人员和开发者提供了一个开放的平台，共同推动视频编辑质量评估技术的发展。

VE-Bench 的核心功能

VE-Bench 的强大之处在于其多维度的评估能力，它不仅关注传统的视觉质量，还深入到语义层面，考察视频编辑的合理性和一致性。

视频质量评估模型（VE-Bench QA）： VE-Bench QA 采用了一种综合性的评估方法，它不仅考虑了传统的视觉质量指标，如清晰度、色彩还原度、失真程度等，还特别关注文本与视频内容的对齐，以及编辑前后视频的关联性。这种综合性的评估方法能够更准确地反映视频编辑的整体质量。
视频质量评估数据库（VE-Bench DB）： VE-Bench DB 是一个为视频编辑量身定制的数据库。它包含了各种各样的源视频、编辑指令、编辑结果以及主观评分数据。这个数据库为研究人员提供了一个宝贵的资源，可以用于训练和评估视频质量评估模型。
文本-视频一致性评估： VE-Bench QA 基于 BLIP 模型进行视频-文本相关性建模。它通过在 BLIP 视觉分支的基础上加入 Temporal Adapter，使其能够处理三维视频数据。然后，将视觉分支和文本分支的输出通过交叉注意力机制进行融合，从而评估文本描述与视频内容的一致性。
源视频-编辑后视频动态相关性评估： VE-Bench QA 利用时空 Transformer 将源视频和编辑后的视频投影到高维空间。然后，通过注意力机制计算它们之间的相关性。这种方法能够捕捉到编辑前后视频在内容和风格上的变化，从而评估编辑的合理性。
传统视觉质量评估： VE-Bench QA 参考了以往在自然场景视频质量评价方面的优秀工作，如 DOVER。它通过在美学和失真方面预训练过的骨干网络，提取视频的视觉特征，并评估其视觉质量。
多维度评估： VE-Bench QA 从文本-视频一致性、源视频-编辑后视频动态相关性以及传统视觉质量三个维度对文本驱动的视频编辑进行评估。这种多维度的评估方法能够更全面、更准确地反映视频编辑的质量。

VE-Bench 的技术原理

VE-Bench 的技术核心在于其深度学习算法和多模态学习框架。它通过对大量真实世界视频样本的学习，建立了能够模拟人类视觉和听觉系统的模型。这些模型能够分析视频的技术参数，捕捉那些难以量化的艺术美感和情感表达。

线性层回归： VE-Bench 的各个分支的输出最终通过线性层回归得到最终的分数。这种方法能够将多个维度的评估结果综合起来，提供一个整体的质量评分。
深度学习算法： VE-Bench 采用了先进的深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和 Transformer 等。这些算法能够有效地提取视频的特征，并建立视频质量评估模型。
多模态学习框架： VE-Bench 能够同时处理视频中的图像、音频和文本信息。它通过大量的真实世界视频样本训练，学会了如何分析视频的技术参数，捕捉那些难以量化的艺术美感和情感表达。

VE-Bench 的项目地址

Github 仓库： https://github.com/littlespray/VE-Bench
arXiv 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2408.11481

VE-Bench 的应用场景

VE-Bench 的应用前景非常广阔，它可以应用于电影制作、短视频平台内容优化、广告行业精准营销等多个领域。

电影制作： 在电影后期制作中，VE-Bench 可以帮助导演和剪辑师分析每个镜头的颜色、光影效果以及转场是否符合预期，确保影片的情感氛围得到准确传达。
短视频平台内容优化： 短视频创作者可以用 VE-Bench 实时监测视频的视觉效果、音频质量和叙事结构，根据系统的建议进行优化，提升视频的整体观感和互动率。
广告行业精准营销： VE-Bench 能分析视频内容，帮助广告行业进行精准营销，确保广告视频与目标受众的情感和视觉预期相匹配。
视频编辑质量评估： VE-Bench 关注视频编辑前后结果与原始视频之间的联系，例如在“摘掉女孩的耳环”的任务中，需要保留人物 ID，源视频与编辑结果应该有着较强语义相关性。

VE-Bench 的意义与价值

VE-Bench 的发布对于视频编辑领域具有重要的意义和价值。它不仅提供了一个更科学、更客观的视频编辑质量评估标准，还有助于推动视频编辑技术的发展。

提高视频编辑质量： VE-Bench 可以帮助视频编辑人员更好地了解视频的质量，并根据评估结果进行优化，从而提高视频的整体质量。
降低视频编辑成本： VE-Bench 可以帮助视频编辑人员快速找到视频中存在的问题，并及时进行修复，从而降低视频编辑的成本。
促进视频编辑技术的发展： VE-Bench 的发布将吸引更多的研究人员和开发者加入到视频编辑技术的研究中来，从而促进视频编辑技术的发展。

视频编辑的未来趋势

随着人工智能技术的不断发展，视频编辑领域正在发生着深刻的变革。未来的视频编辑将更加智能化、自动化和个性化。

智能化视频编辑： 人工智能技术将应用于视频编辑的各个环节，例如智能剪辑、智能调色、智能特效等。这将大大提高视频编辑的效率和质量。
自动化视频编辑： 人工智能技术将能够自动完成一些重复性的视频编辑工作，例如自动生成字幕、自动调整视频的亮度和对比度等。这将使视频编辑人员能够将更多精力放在创意和艺术方面。
个性化视频编辑： 人工智能技术将能够根据用户的个人喜好和需求，自动生成个性化的视频内容。这将使视频内容更加符合用户的口味，提高用户的满意度。

VE-Bench 的出现，无疑为视频编辑的智能化发展注入了新的活力。它将帮助我们更好地理解和评估视频编辑的质量，从而推动视频编辑技术朝着更加智能、高效和个性化的方向发展。