小米MiLM Plus发布PROVE：感知对齐的对象移除指标RC-S与RC-T及真实世界视频基准

物体移除模型的发展速度已经超过了用于评估它们的指标，导致评估结果常常排名错误。小米的MiLM Plus团队发布了PROVE，该成果已被ACM MM 2026接收，包含两个指标：用于空间一致性的RC-S和用于时间一致性的RC-T，以及一个两层级的视频基准测试PROVE-Bench。这两个指标均使用滑动窗口最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy）在DINOv2特征上对编辑区域进行局部评分，且无需参考视频。PROVE以Apache 2.0许可的PyTorch代码库形式提供。这些指标解决了现有指标的问题：PSNR、SSIM和LPIPS偏向于复制粘贴，ReMOVE和CFD则奖励模糊并对幻觉产生误报，而时间指标对损坏不敏感。RC-S与人类排名的平均肯德尔等级相关系数（Kendall's tau）达到0.59，显著优于ReMOVE（0.26）和CFD（0.16）。PROVE-Bench包含80对视频的PROVE-M和无地面真值的100个困难视频的PROVE-H。代码和数据集已公开，RC-S的运行速度为每帧134.6毫秒，比CFD快13.7倍。