Tencent（腾讯）

Optimizing Visual Generative Models via Distribution-wise Rewards

通过分布级奖励优化视觉生成模型

Ruihang Li, Mengde Xu, Shuyang Gu, Leigang Qu, Fuli Feng, Han Hu, Wenjie Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Hunyuan Frontier Lab, Tencent（腾讯混元前沿实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 提出分布级奖励框架，通过子集替换策略高效估计奖励并优化模型合并系数，解决样本级奖励导致的模式崩溃和视觉异常问题，在SiT和EDM2上显著提升FID-50K。

Comments ICML 2026 Main

TempAct: Advancing Temporal Plausibility in Autoregressive Video Generation via Planner-Executor RL

TempAct: 通过规划器-执行器强化学习推进自回归视频生成中的时间合理性

Jing Wang, Xiangxin Zhou, Jiajun Liang, Kaiqi Liu, Wanyuan Pang, Zhenyu Xie, Tianyu Pang, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； USTB（北京科技大学） 纠错

AI总结 提出TempAct框架，利用规划器-执行器强化学习联合优化时间分解与步骤条件执行，解决自回归视频生成中时间指令模糊、延迟反应和错误传播问题，提升时间一致性。