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Veo 3.1

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8月18日
10:22
10:22官方账号arXiv cs.LG@Jonathan Sadeghi, Jenny Seidenschwarz, Jesse Allardice, Sirish Srinivasan, Benjamin Graham, Jeffrey Hawke
CaliBench 提出用物理可解释的离散空间（如骰子点数、纸牌花色、轮盘颜色）来评估视频世界模型，而不是像 FID 那样的学习特征空间。该基准覆盖九种场景和六个模型（WAN-2.7、SeeDance-2.0、HappyHorse-1.0、Veo 3.1、Runway Gen-4.5、Cosmos3-Super），每个模型生成32次。测试发现模型普遍把概率质量集中在少数结果上，而非复现参考分布；多数场景-模型组合显著失准，Veo 3.1 在骰子场景甚至坍缩到单一结果。在轮盘场景中，生成视频常让球位置含糊不清，导致多个模型的可评分性（scorability）很低。研究者将协议和指标 mnTV（平均归一化总变差）开源，供新模型对比。
论文CaliBenchVeo 3.1视频生成
推荐理由：CaliBench 新基准专测视频模型的物理随机效果靠不靠谱，六个模型里 Veo 3.1 在骰子上翻车。想对比可以参考。
原文
6月12日
00:41