Nuova ricerca mostra l’efficacia dei modelli di generazione video come modelli di ricompensa
Un nuovo studio pubblicato su arXiv (arXiv:2511.21541v3) propone un approccio innovativo per migliorare l’allineamento della generazione video con le preferenze umane. Il lavoro si concentra sull’uso dei modelli di generazione video pre-addestrati come modelli di ricompensa nello spazio latente, superando i limiti dei metodi precedenti.
La ricerca, intitolata “Video Generation Models Are Good Latent Reward Models”, introduce Process Reward Feedback Learning (PRFL). Questo framework ottimizza le preferenze direttamente nello spazio latente, permettendo una retropropagazione efficiente dei gradienti attraverso l’intera catena di denoising, senza la necessità di decodifica VAE. I metodi precedenti, che operavano nello spazio dei pixel, presentavano significativi svantaggi in termini di memoria, tempo di addestramento e supervisione limitata alle fasi finali del processo di generazione.
I risultati sperimentali dimostrano che PRFL migliora significativamente l’allineamento con le preferenze umane, riducendo al contempo il consumo di memoria e il tempo di addestramento rispetto ai metodi basati sullo spazio RGB. Questo approccio promette di rendere la generazione video più efficiente e più in linea con le aspettative umane, aprendo nuove possibilità per applicazioni creative e pratiche.
Lo studio suggerisce che i modelli di generazione video sono intrinsecamente adatti per la modellazione della ricompensa nello spazio latente, grazie alla loro capacità di elaborare rappresentazioni latenti rumorose a diversi passaggi temporali e di preservare le informazioni temporali attraverso le loro capacità di modellazione sequenziale.
Paper: ArXiv.org