视频生成模型后训练与对齐综述：TMLR 2026 首篇系统梳理
Video Generation Models: A Survey of Post-Training and Alignment
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AI 导读
一篇发表于 TMLR 2026 的综述首次系统梳理视频生成模型的后训练与对齐，将后训练统一为一个框架，并按对齐信号的施加方式区分隐式对齐与显式对齐。方法被归为四类：监督微调、自训练与蒸馏、偏好与奖励方法、推理时方法。文章还梳理了常用数据集、benchmark 与评估实践，并讨论可扩展奖励设计、长时程时序一致性、稳定性与表现力权衡及安全生成等开放挑战。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org