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Figma 团队用百项任务评测 AI 动画制作

MotionGraphicsBench 从已有 SVG 出发,检查动作、轨迹和时序是否符合要求。

Pass-at-one scores for all 47 model settings, ordered from GPT-6 Astra at maximum effort with 67.7 percent to Qwen 3.6 27B in thinking mode with 6.0 percent. Hatched bars identify open-weight models.

Figma 与斯坦福研究者介绍 MotionGraphicsBench,用 100 个任务评测模型如何为已有矢量图制作动画。每项任务提供静态 SVG 和动画修改要求。

团队评估了 32 个专有及开放权重模型,只有四个在最高可用推理配置下取得超过 50% 的首次通过率。常见问题包括姿态不符、运动轨迹错误及多个事件缺乏协调。

基准使用可读的确定性验证程序检查动画。在 180 个留出动画上,验证与人工判断的一致率为 93.3%。任务、代码及论文已通过项目页面和数据集入口公开。

来源:Figma AI 原文。

图片来源:Figma AI。

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