现有的视(shì )频(pín )生成模型在运动质量上(shàng )表现不佳,主要原因(yīn )是优化目(mù )标(biāo )未能充分考虑时序一致性(xìng )和运动合理性。我(wǒ )们通过强化学习(RL)训练,使用人(rén )工标注和合成失真数据,解决了动态扭(niǔ )曲(qǔ )、不合理等问(wèn )题。为了降低数据标注成本,我(wǒ )们设计(jì )了一个半自动数据收集管道,能够高效地生成(chéng )偏好(hǎo )对比数据对。
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