論文の概要: VR-Thinker: Boosting Video Reward Models through Thinking-with-Image Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10518v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 09:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.986634
• Title: VR-Thinker: Boosting Video Reward Models through Thinking-with-Image Reasoning
• Title（参考訳）: VR-Thinker:思考と画像の推論によるビデオリワードモデルの構築
• Authors: Qunzhong Wang, Jie Liu, Jiajun Liang, Yilei Jiang, Yuanxing Zhang, Jinyuan Chen, Yaozhi Zheng, Xintao Wang, Pengfei Wan, Xiangyu Yue, Jiaheng Liu,
• Abstract要約: マルチモーダル報酬モデル(RM)は、視覚生成モデルのトレーニング後を大幅に改善した。 VideoReward Thinker (VR-Thinker)は、RMに視覚的推論操作と視覚的メモリウィンドウを備えた思考とイメージのフレームワークである。 提案手法は,映像選好ベンチマークにおいて,オープンソースモデル間で最先端の精度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.610569478718226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in multimodal reward models (RMs) have substantially improved post-training for visual generative models. However, current RMs face inherent limitations: (1) visual inputs consume large context budgets, forcing fewer frames and causing loss of fine-grained details; and (2) all visual information is packed into the initial prompt, exacerbating hallucination and forgetting during chain-of-thought reasoning. To overcome these issues, we introduce VideoReward Thinker (VR-Thinker), a thinking-with-image framework that equips the RM with visual reasoning operations (e.g., select frame) and a configurable visual memory window. This allows the RM to actively acquire and update visual evidence within context limits, improving reasoning fidelity and reliability. We activate visual reasoning via a reinforcement fine-tuning pipeline: (i) Cold Start with curated visual chain-of-thought data to distill basic reasoning skills and operation formatting; (ii) select samples whose per-dimension and overall judgments are all correct, then conduct Rejection sampling Fine-Tuning on these high-quality traces to further enhance reasoning; and (iii) apply Group Relative Policy Optimization (GRPO) to strengthen reasoning. Our approach delivers state-of-the-art accuracy among open-source models on video preference benchmarks, especially for longer videos: a 7B VR-Thinker achieves 80.5% on VideoGen Reward, 82.3% on GenAI-Bench, and 75.6% on MJ-Bench-Video. These results validate the effectiveness and promise of thinking-with-image multimodal reward modeling.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル報酬モデル(RM)の最近の進歩は、視覚的生成モデルのためのポストトレーニングを大幅に改善した。 しかしながら、現在のRMは、(1)視覚入力は、大きなコンテキスト予算を消費し、フレームを減らし、きめ細かな細部を損なうこと、(2)視覚情報は初期プロンプトに詰め込まれ、幻覚が悪化し、思考の連鎖的推論中に忘れられることなど、固有の制約に直面している。 これらの問題を克服するために、RMに視覚推論操作(例えば、選択フレーム)と設定可能な視覚記憶ウィンドウを備えた思考とイメージのフレームワークであるVideoReward Thinker (VR-Thinker)を紹介した。 これによりRMは、コンテキスト制限内で視覚的証拠を積極的に取得し、更新することができ、推論の忠実さと信頼性が向上する。 我々は強化微調整パイプラインを介して視覚的推論を活性化する。 一 基本的推論技術及び運用書式を蒸留するための視覚的連鎖データによる冷間開始 二 寸法及び全体判定がすべて正しい試料を選別し、次いで、これらの高品質な痕跡を微調整して推論をさらに強化する。 三 グループ相対政策最適化(GRPO)を適用して推論を強化すること。 当社のアプローチでは,特にビデオ選好ベンチマークにおいて,オープンソースモデル間で最先端の精度を実現している。7B VR-ThinkerはVideoGen Rewardで80.5%,GenAI-Benchで82.3%,MJ-Bench-Videoで75.6%を達成している。 これらの結果は、マルチモーダル報酬モデルによる思考の有効性と可能性を検証した。

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