HumanScore：生成動画における人間の動作をベンチマークする

arXiv cs.CV / 2026/4/23

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要点

本論文は、AIによる動画生成が人間の身体の動きやダイナミクスをどれだけ正確に再現しているかを、視覚的なリアリズムだけでなく測定するための体系的評価フレームワーク「HumanScore」を提案しています。
HumanScoreは、運動学的妥当性・時間的安定性・生体力学的整合性を含む6つの解釈可能な指標を用いることで、きめ細かな診断を可能にします。
著者らは、工夫したプロンプトにより強度の異なる多様な動作を引き出し、13の最先端モデルが生成した動画を評価しています。
分析の結果、時間的なジッター、解剖学的に不自然なポーズ、モーションのドリフトといった反復的な失敗パターンが見つかり、知覚的なもっともらしさと生体力学的忠実性の間にギャップがあることが示されます。
本フレームワークは、物理的に意味のある基準に基づく定量的なモデル順位付けを提供し、動作品質の比較をより明確にします。