InEdit-Bench: Benchmarking Intermediate Logical Pathways for Intelligent Image Editing Models
作者: Zhiqiang Sheng, Xumeng Han, Zhiwei Zhang, Zenghui Xiong, Yifan Ding, Aoxiang Ping, Xiang Li, Tong Guo, Yao Mao
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2026-03-04
备注: CVPR findings. Project page: https://github.com/SZStrong1/InEdit-Bench
💡 一句话要点
提出InEdit-Bench，用于评估图像编辑模型在中间逻辑路径上的推理能力。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图像编辑 中间路径推理 多模态生成模型 动态推理 评估基准
📋 核心要点
- 现有图像编辑模型在处理需要动态推理的复杂场景时，缺乏对中间逻辑路径的建模能力。
- InEdit-Bench通过构建包含状态转换、动态过程等任务的基准，系统评估模型在中间路径上的推理能力。
- 实验结果表明，现有图像编辑模型在InEdit-Bench上表现出显著不足，突显了该领域的研究空白。
📝 摘要（中文）
多模态生成模型在图像编辑领域取得了显著进展，在各种静态任务上表现出令人印象深刻的性能。然而，它们的能力通常无法扩展到需要动态推理的复杂场景，因此无法对从初始状态到最终状态的多步骤演化过程中连贯的中间逻辑路径进行建模。这种能力对于解锁视觉操作中更深层次的过程和因果理解至关重要。为了系统地衡量这一关键限制，我们引入了InEdit-Bench，这是第一个专门用于推理图像编辑中中间路径的评估基准。InEdit-Bench包含精心标注的测试用例，涵盖四个基本任务类别：状态转换、动态过程、时间序列和科学模拟。此外，为了实现细粒度的评估，我们提出了一组评估标准，以评估生成路径的逻辑连贯性和视觉自然性，以及模型对指定路径约束的保真度。我们对InEdit-Bench上14个代表性图像编辑模型的全面评估揭示了该领域存在的重大且普遍的缺陷。通过提供一个标准化且具有挑战性的基准，我们旨在使InEdit-Bench能够促进研究，并将发展方向引导到更具动态性、具有推理意识和智能化的多模态生成模型。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像编辑模型在处理复杂图像编辑任务时，无法有效建模从初始状态到最终状态的中间演化过程，缺乏对中间逻辑路径的推理能力。这限制了模型在需要动态推理和过程理解的场景中的应用。现有方法主要关注静态图像编辑，忽略了中间状态的连贯性和逻辑性。
核心思路：InEdit-Bench的核心思路是构建一个专门用于评估图像编辑模型在中间逻辑路径上推理能力的基准。通过设计包含多种任务类型的测试用例，并提出细粒度的评估指标，系统地衡量模型生成路径的逻辑连贯性、视觉自然性以及对路径约束的保真度。
技术框架：InEdit-Bench包含四个主要任务类别：状态转换（例如，将苹果从完整变为腐烂）、动态过程（例如，冰块融化）、时间序列（例如，植物生长）和科学模拟（例如，物理实验）。每个任务都包含多个测试用例，每个用例都包含初始图像、目标图像以及中间状态的描述或约束。评估过程包括使用图像编辑模型生成中间状态，并使用提出的评估指标进行评估。
关键创新：InEdit-Bench的关键创新在于它是第一个专门针对图像编辑中中间逻辑路径推理的评估基准。它通过精心设计的任务和细粒度的评估指标，为该领域的研究提供了一个标准化的平台。此外，InEdit-Bench强调了模型对动态推理和过程理解能力的重要性，这与传统的静态图像编辑任务有所不同。
关键设计：InEdit-Bench的关键设计包括：1) 多样化的任务类型，涵盖了不同的动态过程和逻辑关系；2) 精心标注的测试用例，确保了评估的准确性和可靠性；3) 细粒度的评估指标，包括逻辑连贯性、视觉自然性和路径约束保真度，能够全面评估模型的性能。具体的评估指标可能包括使用预训练的视觉模型来衡量图像之间的相似度，以及使用人工评估来判断生成路径的逻辑合理性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
对14个代表性图像编辑模型在InEdit-Bench上的评估表明，现有模型在处理中间逻辑路径推理任务时存在显著不足。例如，在状态转换任务中，模型难以生成逻辑连贯的中间状态。这些结果突显了该领域的研究空白，并为未来的研究方向提供了指导。
🎯 应用场景
InEdit-Bench的研究成果可应用于开发更智能、更具动态推理能力的图像编辑工具。这些工具可以用于创建逼真的动画效果、模拟科学实验、辅助教育和培训等领域。未来，该研究有望推动多模态生成模型在需要过程理解和动态推理的复杂任务中的应用。
📄 摘要（原文）
Multimodal generative models have made significant strides in image editing, demonstrating impressive performance on a variety of static tasks. However, their proficiency typically does not extend to complex scenarios requiring dynamic reasoning, leaving them ill-equipped to model the coherent, intermediate logical pathways that constitute a multi-step evolution from an initial state to a final one. This capacity is crucial for unlocking a deeper level of procedural and causal understanding in visual manipulation. To systematically measure this critical limitation, we introduce InEdit-Bench, the first evaluation benchmark dedicated to reasoning over intermediate pathways in image editing. InEdit-Bench comprises meticulously annotated test cases covering four fundamental task categories: state transition, dynamic process, temporal sequence, and scientific simulation. Additionally, to enable fine-grained evaluation, we propose a set of assessment criteria to evaluate the logical coherence and visual naturalness of the generated pathways, as well as the model's fidelity to specified path constraints. Our comprehensive evaluation of 14 representative image editing models on InEdit-Bench reveals significant and widespread shortcomings in this domain. By providing a standardized and challenging benchmark, we aim for InEdit-Bench to catalyze research and steer development towards more dynamic, reason-aware, and intelligent multimodal generative models.