图像生成

Are We Ready for RL in Text-to-3D Generation? A Progressive Investigation

我们是否准备好在文本到3D生成中使用强化学习？一项渐进性的调查

Yiwen Tang, Zoey Guo, Kaixin Zhu, Ray Zhang, Qizhi Chen, Dongzhi Jiang, Junli Liu, Bohan Zeng, Haoming Song, Delin Qu, Tianyi Bai, Dan Xu, Wentao Zhang, Bin Zhao

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文首次系统研究了强化学习在文本到3D生成中的应用，提出Hi-GRPO范式和AR3D-R1模型，探讨奖励设计、算法优化及3D生成基准。

Comments Code is released at https://github.com/Ivan-Tang-3D/3DGen-R1

Multi-dimensional Preference Alignment by Conditioning Reward Itself

通过条件化奖励进行多维偏好对齐

Jiho Jang, Jinyoung Kim, Kyungjune Baek, Nojun Kwak

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MCDPO通过条件化奖励解决多维偏好对齐问题，实现独立优化方向学习和动态控制。

Beyond Words and Pixels: A Benchmark for Implicit World Knowledge Reasoning in Generative Models

超越文字和像素：生成模型中隐式世界知识推理的基准测试

Tianyang Han, Junhao Su, Junjie Hu, Peizhen Yang, Hengyu Shi, Junfeng Luo, Jialin Gao

机构 * MeiGen AI Team, Meituan（美团梅基因AI团队） ； Fudan University（复旦大学） ； D^{4} Lab（D⁴实验室） ； HHMI Janelia Research Campus（HHMI贾能实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PicWorld基准测试，用于评估生成模型在隐式世界知识和物理因果推理方面的能力，揭示了现有T2I模型在这些方面的局限性，并提出了证据基础的多代理评估器进行细粒度评估。