arXiv · cs.LG 机器学习· Ziyi Zhang, Li Shen, Deheng Ye, Yong Luo, Huangxuan Zhao, Meng Liu, Wei Yu, Lefei Zhang·· 4 小时前AI 评分58
MVC-ZigAL：用强化学习微调少步文本到多视图扩散模型
Refining Few-Step Text-to-Multiview Diffusion via Reinforcement Learning
AI 导读
研究提出 MVC-ZigAL，一个面向少步文本到多视图（T2MV）扩散模型的强化学习微调框架，用于改善单视图保真度与跨视图一致性。其核心设计包括联合建模所有生成视图并用联合视图奖励评估整体质量的 MDP 形式、利用自精炼采样相对标准采样的性能增益来增强学习信号的优势学习策略，以及结合拉格朗日对偶与自适应原始-对偶更新的多视图约束优化框架。该工作已被 CVPR 2026 接收，代码已开源。
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