Vai al contenuto
AI.info

Ricerca

Code2Video-Compass: un benchmark completo per la generazione di video tramite codice per uso generale nei contesti T2V, I2V e V2V

Rispetto alla generazione diretta di video, la generazione tramite codice offre un controllo più preciso, modifiche mirate e il riutilizzo dei componenti. Questo approccio richiede ai modelli linguist

Code2Video-Compass: un benchmark completo per la generazione di video tramite codice per uso generale nei contesti T2V, I2V e V2V
arXiv
2610.28416
Pubblicato
2026-10-20
Autori
Zhenghan Chen, Zekai Shao, Xin Lin, Leting Cheng, Siming Chen

Abstract degli autori

Rispetto alla generazione diretta di video, la generazione tramite codice offre un controllo più preciso, modifiche mirate e il riutilizzo dei componenti. Questo approccio richiede ai modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni (MLLM) di tradurre requisiti visivi e temporali in programmi eseguibili che producano video completi. I benchmark esistenti per la generazione tramite codice, tuttavia, si concentrano soprattutto su compiti specialistici, lasciando insufficientemente valutata la creazione di video completi in diverse categorie creative e modalità di input. Presentiamo Code2Video-Compass, un benchmark per uso generale dedicato alla generazione di video tramite codice nei contesti text-to-video (T2V), image-to-video (I2V) e video-to-video (V2V). Code2Video-Compass comprende 2.104 compiti distribuiti in 10 categorie e 24 sottotipi, con tre dimensioni di complessità relative alla costruzione, all’animazione dinamica e alla dipendenza dallo stato. Combina compiti selezionati a partire da istruzioni testuali e riferimenti visivi con i corrispondenti compiti T2V, I2V e V2V ricavati da video completi professionali e realizzati dagli utenti. Proponiamo un sistema di valutazione a due livelli che combina 12 metriche oggettive e cinque metriche soggettive. La valutazione oggettiva riguarda le prestazioni operative, la qualità video, la corrispondenza tra testo e video e la fedeltà ai riferimenti; quella soggettiva affida a un MLLM nel ruolo di giudice la valutazione del rispetto delle istruzioni e della qualità complessiva del video. Un’ampia valutazione di 15 MLLM recenti, proprietari e a pesi aperti, appartenenti a nove famiglie, rivela che persino i modelli più avanzati faticano a generare in modo affidabile video completi di alta qualità conformi ai requisiti testuali e visivi. Le prestazioni, in generale, diminuiscono all’aumentare della complessità della costruzione, dell’animazione dinamica e della dipendenza dallo stato. Prevediamo che Code2Video-Compass contribuirà a rendere la generazione di video tramite codice più affidabile, coerente e controllabile e stimolerà progressi più ampi nella creazione visiva mediante programmazione.

Il riassunto di questo paper è disponibile solo in inglese: leggilo nella pagina inglese.

Leggi il paper originale su arXiv