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　　如图 1 所示，Video-Bench 的核心创新性主要体现在两方面：（1）系统性地构建了覆盖视频-条件对齐（Video-Condition Alignment）和视频质量（Video quality）的双维度评估框架。（2）引入了链式查询（Chain-of-Query）和少样本评分（Few-shot scoring）两项核心技术。链式查询通过多轮迭代的“描述-提问-验证”流程，有效解决了文本与视频跨模态对齐的评估难题；少样本评分则通过多视频对比建立相对质量标尺，将主观的美学评判转化为可量化的客观标准。

　　Video-Bench 将视频生成质量解构为“视频-条件对齐”和“视频质量”两个正交维度，分别评估生成内容与文本指令的符合度以及视频本身的观感质量。视频-条件一致性关注评估生成的视频是否准确地反映了文本提示中的内容，包括以下几个关键维度对象类别一致性、动作一致性、颜色一致性、场景一致性、视频-文本一致性。视频质量的评估则侧重于视频本身的视觉保真度和美学价值。包括成像质量、美学质量、时间一致性、运动质量。

　　本研究将 Video-Bench 与当前主流评估方法进行了系统性对比。在视频-条件对齐维度，Video-Bench 以平均 0.733 的 Spearman 相关系数显著优于传统方法 CompBench；在视频质量维度，其 0.620 的平均相关性同样领先 EvalCrafter。特别值得注意的是，在对象类别一致性这一关键指标上，Video-Bench 达到 0.735 的相关性，较基于 GRiT 的方法提升 56.3%。