V-ReasonBench

V-ReasonBench是一个用于评估视频生成模型的综合基准，涵盖四个推理维度：结构化问题解决、空间认知、基于模式的推理和物理动力学。数据集包含13个推理任务，分布在4个核心维度上，采用标准化的输入-输出对格式。

V-ReasonBench is a comprehensive benchmark for evaluating video generation models, covering four reasoning dimensions: structured problem-solving, spatial cognition, pattern-based reasoning, and physical dynamics. The dataset contains 13 reasoning tasks distributed across these four core dimensions, adopting a standardized input-output pair format.

原始信息汇总

V-ReasonBench 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：V-ReasonBench
• 核心目标：用于全面评估视频生成模型在四个推理维度上的性能。
• 官方论文：https://arxiv.org/abs/2511.16668
• 官方网站：https://oahzxl.github.io/VReasonBench/

核心特征

• 13个推理任务：涵盖4个核心推理维度。
• Pass@5评估：采用可复现、答案可验证的指标。
• 统一评估框架：提供自动化评分。
• 标准化数据集：包含清晰的输入-输出对。

数据集内容与结构

数据集文件夹为 dataset/，以扁平结构包含所有基准任务的输入图像。

命名格式：

• 无子类型：<task_name>_<index>.png（例如：shape_fit_00.png）。
• 有子类型：<task_name>_<subtype>_<index>.png（例如：tic_tac_toe_3_05.png）。

支持的推理任务

结构化问题解决

1. 算术运算：数学表达式求解。
2. 代码执行：代码执行与输出。
3. 数独：数独谜题求解（4×4, 9×9）。
4. 井字棋：游戏状态推演。

空间认知

5. 形状拟合：形状拟合谜题求解。
6. 视觉对称：对称性补全。
7. 颜色连接：颜色匹配与连接。

基于模式的推理

8. 序列补全：序列模式补全。
9. 类比求解：视觉变换理解。
10. 规则遵循：遵循规则的模式补全。

物理动态

11. 温度：不同条件下的冰融化。
12. 杠杆平衡：杠杆平衡物理。
13. 连通器：流体动力学。
14. 方块滑动：方块滑动谜题。

评估详情

目录结构

evaluations/ <TaskName>/ GT/ # 真实标注（图像/CSV文件） inputs/ # 初始状态输入 predictions/ # 自动生成：提取的帧 eval_results/ # 自动生成：JSON结果

输出格式

结果保存至 evaluations/<TaskName>/eval_results/<task_name>_eval.json，包含模型摘要、聚合信息和详细结果。

关键指标

• Pass@k：在k次尝试中至少有一次成功的概率（在所有真实标注实例上平均计算）。
• 计算方式：对于每个（模型，真实标注）对，检查k个预测中是否有任何一个通过（分数≥阈值），然后为每个模型计算所有真实标注的平均成功率。

使用流程

1. 视频生成：使用 dataset/ 中的输入图像和 prompts.txt 中的提示词生成视频。
2. 命名规范：输出视频需命名为 <input_name>_<model>_seed<N>.mp4（例如：shape_fit_00_model1_seed0.mp4）。每个（模型，输入）对应有5个种子（seed0-seed4）用于Pass@5评估。
3. 运行评估：将生成的视频置于目录中，使用 evaluate.py 脚本进行评估。

引用

如需在研究中引用此数据集，请使用提供的BibTeX条目。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频生成模型评估领域，V-ReasonBench的构建体现了系统化的设计理念。该数据集通过整合四大推理维度——结构化问题求解、空间认知、基于模式的推理以及物理动力学，精心设计了13项具体任务。其构建过程以清晰的输入-输出配对为基础，为每项任务提供了标准化的初始状态图像与对应的真实答案，确保了评估内容的全面性与可重复性。数据生成遵循统一的命名规范，便于自动化流程处理与结果验证。

特点

V-ReasonBench的核心特征在于其多维度的评估框架与严谨的度量标准。数据集覆盖了从数学运算、代码执行到视觉对称性、流体模拟等广泛的推理任务，旨在全面检验模型的高级认知能力。其采用Pass@5评估策略，并辅以可复现、答案可验证的自动化评分机制，显著提升了评测的客观性与可靠性。统一的评估框架支持对多种视频生成模型进行标准化比较，为领域研究提供了坚实的基准。

使用方法

使用该数据集进行评估时，需遵循明确的工作流程。研究者首先从数据集中选取输入图像，并依据配套的提示文本生成视频。评估要求每个输入需对应生成5个不同随机种子的视频，并按规定格式命名。通过运行提供的评估脚本，系统将自动提取视频帧，与真实答案进行比对，并计算Pass@k等核心指标。整个过程支持单任务或多任务批量评估，结果以结构化JSON格式输出，便于后续分析与模型迭代。

背景与挑战

背景概述

随着视频生成模型的迅猛发展，对其深层推理能力的评估成为计算机视觉领域的前沿课题。在此背景下，V-ReasonBench应运而生，由Yang Luo等研究人员于2025年提出，旨在构建一个统一且全面的基准测试套件。该数据集聚焦于评估视频生成模型在结构化问题求解、空间认知、模式推理及物理动力学四个核心维度的推理性能，通过涵盖13项具体任务的标准化框架，为模型能力的精细化度量提供了重要工具，对推动生成式人工智能向更高层次认知理解迈进具有显著影响力。

当前挑战

V-ReasonBench致力于解决视频生成模型在复杂多模态推理任务中的评估难题，其核心挑战在于如何设计能够精准量化模型在抽象逻辑、空间关系及物理规律理解等方面表现的度量标准。在构建过程中，挑战体现为多维度任务的定义与标准化，需确保不同推理类型（如数理运算与视觉对称）的评估具有可比性与一致性；同时，自动化评估框架的实现也面临技术复杂性，例如依赖视觉语言模型进行答案验证，并需处理视频序列与静态真值之间的对齐问题，以保证评分的可靠性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

在视频生成模型的研究领域，V-ReasonBench作为一个综合性基准测试，其经典使用场景在于系统评估模型在结构化问题解决、空间认知、模式推理及物理动态四大维度的推理能力。研究者通过该数据集提供的13项具体任务，如数学运算、代码执行、形状拟合及温度模拟等，能够对模型生成的视频内容进行多维度、可复现的量化分析，从而深入理解模型在复杂推理任务中的表现与局限。

衍生相关工作

围绕V-ReasonBench衍生的经典工作主要集中在视频生成模型的评估方法论与能力拓展研究。例如，基于其多维任务框架，后续研究可深入探索模型在特定推理维度（如空间关系或物理因果）的细粒度评估指标；同时，该基准也激励了针对视频生成模型中融合符号推理与神经网络的新架构探索，以及利用其任务数据对模型进行针对性微调与能力增强的相关工作。

数据集最近研究

最新研究方向

在视频生成模型评估领域，V-ReasonBench的推出标志着对模型深度推理能力进行系统性评测的重要进展。该数据集聚焦于结构化问题求解、空间认知、模式推理及物理动态四大核心维度，涵盖了从数学运算到流体模拟的13项复杂任务。当前研究前沿紧密围绕如何提升生成视频在逻辑一致性与物理合理性上的表现，借助可复现的Pass@5评估框架与自动化评分机制，推动模型在跨模态理解与因果推断方面的突破。相关热点事件包括多模态大模型与扩散模型的融合探索，旨在解决动态场景中时序逻辑的准确建模问题。这一基准的建立不仅为模型性能提供了标准化度量，更引导着视频生成技术向更高层次的认知智能迈进，对自动驾驶仿真、虚拟现实内容创建等应用具有深远影响。