新基准RISEBench++：推理式视觉编辑仍是难题
AI 总结
一篇arXiv论文提出RISEBench++，用于评测“推理驱动”的视觉编辑，覆盖时间、因果、空间、逻辑、反事实与混合推理六个维度，细分为12个子类和65种任务类型，含1000个人工标注测试用例（中英双语）。作者同时提出免训练智能体框架RISE-Agent，并评测了58种视觉编辑方案（34个开源模型、19个闭源模型、5种智能体方法）；即使表现最好的GPT-Image-2.5 Sunburst也仅达到56.6%的准确率。
深度见解
它把评测重点从“画面好不好看”转向“是否真正按复杂指令推理”，为视觉编辑模型的下一步改进提供了可量化的基线。
Computer Science > Computer Vision and Pattern Recognition
arXiv:2610.12343 (cs)
[Submitted on 8 Oct 2026]
Title:Reasoning-Informed Visual Editing
Authors:Xue Yang, Peiyuan Zhang, Yilun Zhu, Qihao Yang, Mingxin Liu, Xiangyu Zhao, Ziqian Fan, Zhaokai Wang, Yan Li, Yifan Yang, Xu Yang, Xiaosong Jia, Yue Zhou, Zhihang Zhong, Junchi Yan
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