MiLM Plus lanza PROVE, métricas para evaluar modelos de eliminación de objetos

Un equipo de MiLM Plus de Xiaomi lanzó PROVE, un nuevo framework de evaluación para modelos de eliminación de objetos. El framework introduce dos métricas alineadas con la percepción—RC-S para coherencia espacial y RC-T para consistencia temporal—junto con PROVE-Bench, un benchmark de video del mundo real de dos niveles. La eliminación de objetos es una tarea mal planteada con múltiples soluciones plausibles, lo que hace que métricas tradicionales como PSNR y SSIM sean inadecuadas para la evaluación. PROVE aborda esto usando Maximum Mean Discrepancy de ventana deslizante sobre características DINOv2 para puntuar regiones editadas localmente, sin requerir un video de referencia. El framework se lanza como un repositorio PyTorch Apache 2.0 de código abierto, requiriendo Python 3.10+, PyTorch 2.6+, Transformers 4.51+ y pesos DINOv2-giant.