WorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World 

  • WorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World [100.7]
    エージェントは現実的な4D駆動環境を合成し、説得力があるように見えるが、物理的または行動的に失敗することが多い。 モデルがどのように構築され、理解され、その生成された世界の中でどのように振る舞うかを評価するフルスペクトルベンチマークであるWorldLensを紹介します。 さらに、数値的なスコアとテキストの合理性を備えた人間の注釈付きビデオの大規模データセット WorldLens-26K を構築し、WorldLens-Agent を開発した。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 11 Dec 2025 18:59:58 GMT)
  • 「We introduce WorldLens, a full-spectrum benchmark evaluating how well a model builds, understands, and behaves within its generated world. It spans five aspects – Generation, Reconstruction, Action-Following, Downstream Task, and Human Preference – jointly covering visual realism, geometric consistency, physical plausibility, and functional reliability.」というベンチマーク。
  • リポジトリはGitHub – worldbench/WorldLens: 🌐 WorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World、プロジェクトサイトはWorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World

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