論文の概要: Improving Video Generation with Human Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13918v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 18:55:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:59:39.586270
• Title: Improving Video Generation with Human Feedback
• Title（参考訳）: 人間のフィードバックによる映像生成の改善
• Authors: Jie Liu, Gongye Liu, Jiajun Liang, Ziyang Yuan, Xiaokun Liu, Mingwu Zheng, Xiele Wu, Qiulin Wang, Wenyu Qin, Menghan Xia, Xintao Wang, Xiaohong Liu, Fei Yang, Pengfei Wan, Di Zhang, Kun Gai, Yujiu Yang, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: ビデオ生成は大きな進歩を遂げているが、動画とプロンプト間の不規則な動きや不一致といった問題が続いている。 我々は、人間のフィードバックを利用してこれらの問題を緩和し、ビデオ生成モデルを洗練する体系的なパイプラインを開発する。 多次元ビデオ報酬モデルであるVideoRewardを導入し、アノテーションと様々なデザイン選択が報奨効果に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.48120703718774
• License:
• Abstract: Video generation has achieved significant advances through rectified flow techniques, but issues like unsmooth motion and misalignment between videos and prompts persist. In this work, we develop a systematic pipeline that harnesses human feedback to mitigate these problems and refine the video generation model. Specifically, we begin by constructing a large-scale human preference dataset focused on modern video generation models, incorporating pairwise annotations across multi-dimensions. We then introduce VideoReward, a multi-dimensional video reward model, and examine how annotations and various design choices impact its rewarding efficacy. From a unified reinforcement learning perspective aimed at maximizing reward with KL regularization, we introduce three alignment algorithms for flow-based models by extending those from diffusion models. These include two training-time strategies: direct preference optimization for flow (Flow-DPO) and reward weighted regression for flow (Flow-RWR), and an inference-time technique, Flow-NRG, which applies reward guidance directly to noisy videos. Experimental results indicate that VideoReward significantly outperforms existing reward models, and Flow-DPO demonstrates superior performance compared to both Flow-RWR and standard supervised fine-tuning methods. Additionally, Flow-NRG lets users assign custom weights to multiple objectives during inference, meeting personalized video quality needs. Project page: https://gongyeliu.github.io/videoalign.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成は、補正されたフロー技術によって大きな進歩を遂げてきたが、動画とプロンプト間の不規則な動きや不一致といった問題が続いている。 本研究では、人間のフィードバックを利用してこれらの問題を緩和し、映像生成モデルを洗練するシステムパイプラインを開発する。 具体的には、複数次元にまたがるペアワイズアノテーションを組み込んだ、現代的なビデオ生成モデルに焦点を当てた大規模なヒューマン嗜好データセットの構築から始める。 次に,多次元ビデオ報酬モデルであるVideoRewardを紹介する。 KL正則化による報酬の最大化を目的とした統合強化学習の観点から,拡散モデルからフローベースモデルのアライメントアルゴリズムを3つ導入する。 これには、フローの直接優先最適化(Flow-DPO)とフローの報酬重み付け回帰(Flow-RWR)の2つのトレーニング時間戦略と、ノイズの多いビデオに直接報酬ガイダンスを適用する推論時間技術であるFlow-NRGが含まれる。 実験結果から, VideoReward は既存の報酬モデルよりも大幅に優れており,Flow-RWR や標準教師付き微調整法に比べ,Flow-DPO は優れた性能を示した。 さらにFlow-NRGでは、推論中にカスタムウェイトを複数の目的に割り当て、パーソナライズされたビデオ品質のニーズを満たすことができる。 プロジェクトページ: https://gongyeliu.github.io/videoalign.com

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