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教工通讯员 史腾飞）近日，我校信誉好的博彩平台
青年教师史腾飞作为第一作者的研究论文VAC-Bench : From Text Similarity to Norm Conformance in Video Aesthetic Captioning被第34届CCF A类国际顶级会议ACM MM 2026正式接收。该成果是我校首次以第一完成单位在计算机视觉领域国际多媒体顶级会议上发表人工智能相关研究，标志信誉好的博彩平台
多模态大模型方向科研实力取得标志性突破。本研究由校内人工智能视觉团队牵头，联合北京电子科技信誉好的博彩平台
、北京电影信誉好的博彩平台
、南京航空航天大学、北京航空航天大学等多所高校协同完成。
ACM MM（ACM International Conference on Multimedia）为国际多媒体领域公认顶尖会议，聚焦多模态大模型、AIGC 评测等前沿赛道，收录成果代表全球多媒体研究最高水准。针对现有多模态模型视频美学描述缺少影视专业标准化评测体系的行业痛点，团队构建业界首套视频美学评测基准 VAC-Bench 与配套评测框架 VANE。数据集覆盖 6 大视觉领域、15 类细分场景，包含 1800 条专业标注短视频与 3.5 万余条美学分层任务；评测框架摒弃传统文本相似度打分模式，通过两步校验区分事实幻觉与美学规范偏差，提出三大全新可解释评测指标。团队基于 11 款主流多模态大模型开展对比实验，证实新方案评测结果贴合专业影视审美，精准定位模型审美推理缺陷，填补视频美学细粒度评测工具空白。
图1 构建VAC-Bench数据集分布图
图2 多模态大模型的美学理解能力评测框架图
该成果融合计算机视觉、计算美学与影视艺术交叉学科特色，建成集数据集、评测框架于一体的标准化评估平台，为视频 AIGC 质量检测、多模态模型审美能力优化提供核心支撑。后续团队将开源全部数据集与实验代码，持续深化跨校产学研合作，围绕智能审美评测、影视内容生成、工业视觉等方向深耕攻关，持续产出高水平学术成果。
审核：吴中博
责编：吴 钊
