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Shivanshu Shekhar
Shivanshu Shekhar
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新框架在计算预算下优化视听生成
研究人员开发了一个名为“花在刀刃上”（SWIM）的新框架，旨在严格的计算预算下优化视听生成。这种两阶段、无需训练的方法结合了基于粒子的搜索和 Metropolis-Hastings 精炼。第一阶段根据方差估计自适应地将粒子分配给去噪检查点，将计算集中在最有效的地方。第二阶段使用 Metropolis-Hastings 精炼粒子搜索生成的候选者，与在匹配的计算水平下单独使用任一方法相比，可带来更高的奖励。
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新的视频奖励模型使用生成式AI进行评估
研究人员开发了一种新的评估视频生成模型的方法，通过将生成式模型本身重新用作奖励模型。这种方法称为GT-SVJ，通过将最先进的视频生成器视为基于能量的模型，将其转化为具有时间感知能力的奖励模型。与现有的基于视觉语言模型的方法相比，该系统在GenAI-Bench和MonteBench等基准测试中取得了顶尖性能，而所需的人工标注却大大减少。