видеобенчмарк PROVE-Bench. Обе метрики локально оценивают отредактированную область, применяя максимальное среднее расхождение (Maximum Mean Discrepancy, MMD) в скользящем окне к признакам DINOv2, и не требуют эталонного видео. PROVE доступен как репозиторий PyTorch под лицензией Apache 2.0. Новые метрики устраняют недостатки существующих: PSNR (пиковое отношение сигнала к шуму), SSIM (индекс структурного сходства) и LPIPS (перцептуальная метрика сходства участков изображения) необъективно благоприятствуют «копипасту», ReMOVE и CFD поощряют размытие и дают сбои на галлюцинациях, а метрики временной согласованности нечувствительны к повреждениям. RC-S достигает среднего коэффициента ранговой корреляции Кендалла 0,59 по сравнению с человеческими оценками, значительно превосходя ReMOVE (0,26) и CFD (0,16). PROVE-Bench включает PROVE-M с 80 парами видео и PROVE-H со 100 сложными видео без эталонной разметки. Код и набор данных открыты, а RC-S обрабатывает кадр за 134,6 мс — в 13,7 раза быстрее, чем CFD.