arXiv cs.CV· Xiaofeng Tan, Wanjiang Weng, Hongsong Wang, Fang Zhao, Xin Geng, Liang Wang·· 2 小时前AI 评分24
MotionRFT：面向文本到动作生成的统一强化微调框架
MotionRFT: Unified Reinforcement Fine-Tuning for Text-to-Motion Generation
AI 导读
MotionRFT 是一个面向文本到动作生成的统一强化微调框架，由多维奖励模型 MotionReward 和细粒度微调方法 EasyTune 组成。EasyTune 针对去噪步骤间的递归梯度依赖瓶颈，按步骤而非整条轨迹优化，在 MLD 模型上以 22.10 GB 峰值显存实现 FID 0.132，较 DRaFT 节省最多 15.22 GB。
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