English(EN) ACWM-RM: A Reference-Free Reward Model from Complementary Mismatch Preferences

新的奖励模型联合评估视觉质量和动作遵循保真度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员开发了ACWM-RM，这是一种新颖的奖励模型，旨在通过联合评估视觉质量（VQ）和动作遵循保真度（AF）来改进动作条件世界模型（ACWMs），而无需地面真实视频。该模型解决了现有奖励模型通常只关注一个维度或在生成内容方面存在困难的局限性。为了训练ACWM-RM，创建了一个名为AVM-Pref的新数据集，其中包含超过50万个互补监督的偏好对。在AVM-Eval基准上的评估表明，ACWM-RM在强化学习实验中的性能优于基线奖励。 AI

影响这种新的奖励模型可以增强动作条件世界模型的训练，从而生成更真实、更准确的视频。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Shibo Hong, Siyu Ren, FengJiao Chen, Zhongyuan Peng, Wei Shi, Yixin Cao · 2026-10-26 04:00

ACWM-RM：一种基于互补不匹配偏好的无参考奖励模型

arXiv:2610.32222v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement learning has gained attention for improving action-conditioned world models (ACWMs), as it enables reward-driven optimization of visual quality (VQ) and action-following fidelity (AF) beyond flow-matching optimization.…

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ACWM-RM：一种基于互补不匹配偏好的无参考奖励模型

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