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Q-Bench-Video：视频质量理解的基准测试
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了EditVid-QA视频问答基准，涵盖特效、搞笑、网络迷因和游戏四类编辑。研究发现现有的视频LMMs在编辑视频上表现不佳。通过基于Panda-70M/WebVid和TikTok/CapCut视频收集训练集，提升了EditVid-QA的性能。评估中使用GPT-4 judge和关键词过滤来避免“sorry”攻击。数据集仅供学术用途。
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关键要点
- 构建了EditVid-QA视频问答基准，涵盖特效、搞笑、网络迷因和游戏四类编辑。
- 现有的视频LMMs在编辑视频上表现较差，存在领域差距。
- 基于Panda-70M/WebVid和TikTok/CapCut视频收集训练集，提升了EditVid-QA的性能。
- 使用GPT-4 judge和关键词过滤来避免“sorry”攻击的问题。
- 数据集仅供学术用途发布。
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