YoCausal 是一個用來評測 Video Diffusion Models（VDMs）嘅項目，核心問題好直接：模型見到一段影片時，究竟係理解事件因果，定只係記住畫面常見嘅時間模式。呢個項目用正播同倒播影片比較 denoising loss，若模型對正向影片分數更合理，代表它較能分辨自然因果關係。
它提出兩個關鍵指標：Reverse Surprise Index（RSI）同 Causality Cognition Index（CCI）。RSI 主要睇模型有幾多次偏好正向時間流；CCI 再進一步將「知道時間方向」同「真正理解因果」分開，避免只靠時間線索就被誤判為懂因果。
使用呢個項目時，重點唔係訓練新模型，而係替現有模型寫 evaluator，然後用指定資料集跑評測。項目亦提供 leaderboard 提交格式，會要求模型名稱、版本或 checkpoint、模型大小，以及 evaluation result JSON 檔案；若改動過預設設定或 preprocessing protocol，也要一併說明。
- 用真實世界影片倒播做 counterfactual，比純合成資料更貼近常見場景
- 以 denoising loss 比較正播與倒播，測法清楚而且可擴充
- RSI 測時間方向感知，CCI 嘗試拆出更接近因果理解嘅部分
- 已評測 13 個 state-of-the-art VDMs，結果顯示時間感知不等於因果理解
- 文件提到 Wan Model Evaluation（DiffSynth-Studio），亦支援排行榜提交流程
由論文內容看，YoCausal 最大價值係指出一個常被忽略嘅落差：影片生成愈靚，唔代表愈接近 world model。評測結果顯示，即使係表現較前嘅模型，例如 Wan2.2-A14B，與 human baseline 之間似乎仍有明顯差距；中後段模型如 CogVideoX1.5-5B、AnimateDiff-SDXL 則較易出現違反因果嘅畫面變化。
呢個項目適合研究 Video Diffusion Models（VDMs）、world model、影片理解與生成評測嘅人，也適合想比較不同模型因果能力嘅團隊。對一般開發者而言，它最有用之處係提供一套較有解釋力嘅檢查方法，幫你知道模型失分係因為唔懂因果，定只係對時間方向反應不足。