现(xiàn )有(yǒu )的视频生成(chéng )模型在运动质量上表现不佳,主要原(yuán )因(yīn )是优化(huà )目标未能充(chōng )分考虑时序一致性(xìng )和(hé )运动合理(lǐ )性。我(wǒ )们通过强化学习(RL)训练,使用人(rén )工(gōng )标注和合成失真(zhēn )数据,解决了动态(tài )扭曲、不合理等问题。为了降低数据标注成本,我们设计了一个半自动(dòng )数据收集管道,能够高(gāo )效地生(shēng )成偏好(hǎo )对比数据对(duì )。
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