論文の概要: Through the PRISM: Preference Representation in Intermediate States of Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20310v1
• Date: Thu, 18 Jun 2026 14:44:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.924088
• Title: Through the PRISM: Preference Representation in Intermediate States of Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: PRISMを通して:ビデオ拡散モデルの中間状態における参照表現
• Authors: Haoxuan Wu, Lai Man Po, Mengyang Liu, Kun Li, Hongzheng Yang, Wei Liu,
• Abstract要約: textbfPRISM (textbfPreference textbfRepresentation in textbfIntermediate textbfStates of Diffusion textbfModels) textbfPRISM (textbfPreference textbfRepresentation in textbfIntermediate textbfStates of Diffusion textbfModels) textbfPRISM
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.850780005035755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating video generation with clean, pixel-based reward models disconnects evaluation from the noisy diffusion process and incurs massive VAE decoding costs. In this paper, we challenge this paradigm by asking a fundamental question: Can a powerful video generator inherently discriminate preferences directly from noisy latents? To answer this, we introduce \textbf{PRISM} (\textbf{P}reference \textbf{R}epresentation in \textbf{I}ntermediate \textbf{S}tates of Diffusion \textbf{M}odels). PRISM employs a lightweight Query-based Aggregation head with a frozen video diffusion backbone to decode preference signals from noisy latents. Surprisingly, PRISM not only achieves SOTA preference accuracy but also unlocks strong noise-robustness, which enables early-stage Best-of-$N$ sampling. This allows for filtering suboptimal candidates at the very beginning of denoising, drastically reducing computation while boosting video quality. We also reveal a strong positive correlation between a backbone's generative performance and its inherent evaluative power, enabling self-improving video backbones.
• Abstract（参考訳）: クリーンで画素ベースの報酬モデルによる映像生成の評価は、ノイズ拡散過程から評価を切り離し、大量のVAEデコードコストを発生させる。 強力なビデオ生成装置は本質的にノイズの多い潜伏者から直接好みを識別できるのか? これに対応するために、Diffusion \textbf{P}odels の \textbf{P}reference \textbf{R}epresentation in \textbf{I}ntermediate \textbf{S}tates of Diffusion \textbf{M}odels を紹介する。 PRISMは、凍結したビデオ拡散バックボーンを備えた軽量なクエリベースのアグリゲーションヘッドを使用して、ノイズの多い潜伏者から好みの信号を復号する。 驚いたことに、PRISMはSOTAの選好精度を達成できるだけでなく、強いノイズ・ロバスト性も解放し、早期のベスト・オブ・N$サンプリングを可能にしている。 これにより、デノイズ化の初期段階において、最適なサブ候補をフィルタリングすることができ、ビデオ品質を向上しながら、計算を大幅に削減できる。 また,背骨の再生性能と本質的な評価力との間には強い正の相関関係がみられ,自己改善型ビデオバックボーンが可能となった。

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