TextEditBench: Evaluating Reasoning-aware Text Editing Beyond Rendering
作者: Rui Gui, Yang Wan, Haochen Han, Dongxing Mao, Fangming Liu, Min Li, Alex Jinpeng Wang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
提出TextEditBench，用于评估图像文本编辑中蕴含推理能力，超越简单的渲染效果。
🎯 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: 文本编辑 图像编辑 推理能力 多模态学习 评估基准
📋 核心要点
- 现有图像编辑方法在文本编辑方面存在不足，尤其是在需要理解物理合理性、语言意义和跨模态依赖的复杂场景下。
- TextEditBench通过构建包含推理密集型编辑场景的基准，并提出语义期望（SE）评估指标，来衡量模型在文本编辑中的推理能力。
- 实验表明，现有模型在处理简单的文本指令尚可，但在上下文推理、物理一致性和布局集成方面仍有挑战，TextEditBench为此提供测试平台。
📝 摘要（中文）
本文提出TextEditBench，一个综合性的评估基准，专门关注图像中以文本为中心的区域。与基本的像素操作不同，该基准强调推理密集型的编辑场景，要求模型理解物理合理性、语言意义和跨模态依赖关系。此外，本文还提出了一种新的评估维度——语义期望（SE），用于衡量模型在文本编辑过程中保持语义一致性、上下文连贯性和跨模态对齐的推理能力。对最先进的编辑系统进行的大量实验表明，虽然当前的模型可以遵循简单的文本指令，但它们在上下文相关的推理、物理一致性和布局感知的集成方面仍然存在困难。通过专注于这种长期被忽视但又至关重要的能力，TextEditBench 为推进文本引导的图像编辑和多模态生成中的推理建立了一个新的测试平台。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像编辑方法在处理图像中的文本编辑任务时，尤其是在需要进行复杂推理的场景下，表现不足。这些场景要求模型不仅要生成清晰可辨认的字符，还要保证编辑后的图像在语义、几何和上下文上的一致性。现有方法难以同时满足这些要求，尤其是在理解物理合理性、语言意义和跨模态依赖关系方面存在明显缺陷。
核心思路：TextEditBench的核心思路是构建一个更具挑战性的评估基准，该基准侧重于测试模型在文本编辑过程中进行推理的能力。通过设计需要模型理解上下文、物理规则和跨模态关系的编辑场景，TextEditBench能够更全面地评估模型的智能水平。此外，提出的语义期望（SE）指标能够量化模型在保持语义一致性方面的表现。
技术框架：TextEditBench包含一系列图像文本编辑任务，这些任务被设计成需要不同程度的推理能力。评估流程如下：首先，给定一张包含文本的图像和一段编辑指令，模型根据指令对图像中的文本进行修改。然后，使用语义期望（SE）指标来评估编辑后的图像在语义一致性、上下文连贯性和跨模态对齐方面的表现。SE指标的计算可能涉及多个步骤，例如分析编辑前后图像的语义变化，以及评估编辑后的文本与周围环境的融合程度。
关键创新：TextEditBench的关键创新在于其对推理能力的强调。与以往侧重于像素级操作的图像编辑基准不同，TextEditBench更加关注模型对图像内容的理解和推理能力。通过引入需要理解物理合理性、语言意义和跨模态依赖关系的编辑场景，TextEditBench能够更有效地评估模型的智能水平。此外，语义期望（SE）指标的提出为量化模型在保持语义一致性方面的表现提供了一种新的方法。
关键设计：TextEditBench的具体实现细节未知，但可以推测其关键设计包括：1) 多样化的编辑场景：涵盖各种需要不同推理能力的文本编辑任务。2) 精心设计的评估指标：语义期望（SE）指标需要能够准确地衡量编辑后的图像在语义一致性、上下文连贯性和跨模态对齐方面的表现。3) 标准化的评估流程：确保不同模型在相同条件下进行评估，从而保证评估结果的公平性和可比性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
TextEditBench对现有图像编辑模型进行了广泛的评估，结果表明，虽然这些模型在简单的文本编辑任务上表现尚可，但在需要进行复杂推理的场景下，性能显著下降。具体来说，模型在处理上下文相关的推理、物理一致性和布局感知的集成方面存在明显困难。这些实验结果突显了TextEditBench的价值，并为未来的研究方向提供了重要的参考。
🎯 应用场景
TextEditBench的研究成果可应用于图像编辑软件、智能设计工具、内容生成平台等领域。通过提升模型在文本编辑中的推理能力，可以实现更智能、更自然的图像编辑效果，例如自动修复图像中的错误文字、根据用户指令修改图像中的文本内容，以及生成具有特定风格的文本图像。未来，该研究还有助于开发更强大的多模态生成模型，实现更复杂的图像编辑和内容创作任务。
📄 摘要（原文）
Text rendering has recently emerged as one of the most challenging frontiers in visual generation, drawing significant attention from large-scale diffusion and multimodal models. However, text editing within images remains largely unexplored, as it requires generating legible characters while preserving semantic, geometric, and contextual coherence. To fill this gap, we introduce TextEditBench, a comprehensive evaluation benchmark that explicitly focuses on text-centric regions in images. Beyond basic pixel manipulations, our benchmark emphasizes reasoning-intensive editing scenarios that require models to understand physical plausibility, linguistic meaning, and cross-modal dependencies. We further propose a novel evaluation dimension, Semantic Expectation (SE), which measures reasoning ability of model to maintain semantic consistency, contextual coherence, and cross-modal alignment during text editing. Extensive experiments on state-of-the-art editing systems reveal that while current models can follow simple textual instructions, they still struggle with context-dependent reasoning, physical consistency, and layout-aware integration. By focusing evaluation on this long-overlooked yet fundamental capability, TextEditBench establishes a new testing ground for advancing text-guided image editing and reasoning in multimodal generation.