論文の概要: World-R1: Reinforcing 3D Constraints for Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24764v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 17:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:08.365301
• Title: World-R1: Reinforcing 3D Constraints for Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: World-R1:テキスト・ビデオ・ジェネレーションのための3D制約の強化
• Authors: Weijie Wang, Xiaoxuan He, Youping Gu, Yifan Yang, Zeyu Zhang, Yefei He, Yanbo Ding, Xirui Hu, Donny Y. Chen, Zhiyuan He, Yuqing Yang, Bohan Zhuang,
• Abstract要約: 本稿では,強化学習による映像生成を3次元制約に整合させるフレームワーク World-R1 を提案する。 事前学習した3D基礎モデルと視覚言語モデルからのフィードバックを用いてモデルを最適化する。 提案手法は,基礎モデルの本来の視覚的品質を保ちながら,3次元の一貫性を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.18760315762835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent video foundation models demonstrate impressive visual synthesis but frequently suffer from geometric inconsistencies. While existing methods attempt to inject 3D priors via architectural modifications, they often incur high computational costs and limit scalability. We propose World-R1, a framework that aligns video generation with 3D constraints through reinforcement learning. To facilitate this alignment, we introduce a specialized pure text dataset tailored for world simulation. Utilizing Flow-GRPO, we optimize the model using feedback from pre-trained 3D foundation models and vision-language models to enforce structural coherence without altering the underlying architecture. We further employ a periodic decoupled training strategy to balance rigid geometric consistency with dynamic scene fluidity. Extensive evaluations reveal that our approach significantly enhances 3D consistency while preserving the original visual quality of the foundation model, effectively bridging the gap between video generation and scalable world simulation.
• Abstract（参考訳）: 最近のビデオ基盤モデルは印象的な視覚合成を示すが、幾何学的不整合に悩まされることが多い。 既存の手法では3Dプリエントをアーキテクチャの変更によって注入しようとするが、高い計算コストとスケーラビリティの制限がしばしば発生する。 本稿では,強化学習による映像生成を3次元制約に整合させるフレームワーク World-R1 を提案する。 このアライメントを容易にするために、世界シミュレーションに適した特別な純粋テキストデータセットを導入する。 Flow-GRPOを利用することで、事前訓練された3D基礎モデルと視覚言語モデルからのフィードバックを用いてモデルを最適化し、基盤となるアーキテクチャを変更することなく構造的一貫性を強制する。 さらに,動的シーンの流動性と幾何的整合性のバランスをとるために,周期的に分離したトレーニング戦略を採用する。 広範に評価した結果,本手法は基礎モデルの本来の視覚的品質を保ちながら3次元の一貫性を著しく向上させ,映像生成と拡張性のある世界シミュレーションのギャップを効果的に埋めることが判明した。

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