现有的视频(pín )生(shēng )成模型在运动质量上表现不佳,主(zhǔ )要原因是优化目标未能充分考虑时(shí )序一致性和运动合理性。我(wǒ )们通过强化学习(RL)训练,使用人工标注和合成失真数据(jù ),解决(jué )了动态扭曲(qǔ )、不合理(lǐ )等问(wèn )题。为(wéi )了(le )降低数据标注成本,我们设计了一个半自动数(shù )据收集管道(dào ),能够(gòu )高(gāo )效地生成偏好(hǎo )对比数据对。
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