这项由香港大学、京东探索研究院、清华大学、北京大学和浙江大学联合完成的研究配资股中心官网，以技术报告形式发布于2026年4月，论文编号为arXiv:2604.25427，有兴趣深入了解的读者可通过该编号查询完整原文。
你有没有试过用AI视频生成工具，结果出来的东西跟你描述的完全对不上号？或者生成的人物手指长得奇奇怪怪，画面前后一会儿是白天一会儿是黑夜，整个视频看起来像是拼凑出来的？这不是你的问题，这是现在几乎所有视频生成AI都面临的老大难困境。
来自香港大学和京东探索研究院等机构的研究团队，决定系统性地解决这个问题。他们把这套解决方案称为"视频生成后训练框架"，简单来说，就是给已经学会"生成视频"的AI，再上一套专门让它"生成好视频"的课程。
**预训练的AI，就像刚毕业的新员工**
要理解这项研究的价值，先得明白一个道理：AI生成视频分两个大阶段。第一阶段叫"预训练"，模型会看海量的视频和文字，学会"视频长什么样"这件事，有点像一个大学生花四年时间读了很多书、看了很多案例。第二阶段叫"后训练"，针对真实工作环境里的具体问题做调整，就像这个大学生入职以后要经历试用期培训、导师辅导、项目历练，才能真正上手干活。
当前大多数视频AI只完成了第一阶段就直接上岗了，结果暴露出三个典型问题：第一，对用户输入的描述极其敏感，你换个词、换个语序，生成结果可能天差地别；第二，视频在时间上不连贯，同一个物体前后帧之间会莫名其妙地变形、消失或者抖动；第三，计算成本极高，生成一段视频要等很长时间，根本不适合大规模商用。
这个研究团队设计了一套完整的"后训练"课程，把整个流程分成四个递进的阶段，每个阶段各司其职，合力解决上面三个问题。
一、打地基：先用优质数据让AI学会"好好说话"
整个课程的第一步，叫做"监督微调"，英文缩写是SFT。这一步的核心目标不是让AI变得多厉害，而是让它变得"靠谱"。
用一个更直观的类比来理解：假设你要训练一个厨师助手机器人。它可能已经看过几百万道菜的食谱，理论知识满分，但实际操作起来，可能会把盐和糖搞混，或者炒一半突然不动了。这时候你要做的第一件事，不是立刻让它挑战米其林菜单，而是让它先把最基本的操作做对——正确识别调料、按顺序完成步骤、不出安全事故。
研究团队在这一阶段做的，就是用一批精心筛选的高质量视频-文字配对数据，专门针对AI最频繁出现的严重错误进行纠正。这些错误包括：完全拒绝执行某些指令（就像厨师助手突然罢工）、生成逻辑混乱的内容（就像做菜做到一半开始往锅里倒洗洁精）、以及产出不安全的内容。
经过这一步，AI就从一个"能力强但行为不稳定"的状态，变成了一个"听话、稳定、有基本判断力"的状态。这个稳定的状态非常重要，因为它是后续所有进阶训练的基础。如果跳过这一步直接做后面更复杂的优化，AI可能在优化过程中"跑偏"，出现各种奇怪的退化现象。研究团队特别强调：这一步还有一个额外好处，就是让AI在尝试不同生成策略时有更大的"探索空间"，为后续训练提供更好的素材。
二、用奖惩机制做精细打磨：让AI追求真正的"好看"
AI学会了基本操作之后，下一步是教它追求更高的标准。这一阶段叫做"基于人类反馈的强化学习"，缩写是RLHF，用的具体方法叫GRPO。
用奖惩机制训练AI这件事，可以用驯犬来类比。狗学会了"坐下"这个基本指令之后，你想让它学会更复杂的行为，就需要用零食奖励它做对的，用平淡的态度回应它做错的。不同的是，AI的"零食"是由一批专门的评分系统给出的分数。
这个研究里，团队构建了四个专门的评分系统，分别负责评估不同维度的质量。第一个负责评估整体视频美学，包括光影、色彩搭配、构图是否好看、前后帧是否像一部电影。第二个负责评估单帧图像质量，也就是截出任意一帧看，清晰度和精致度是否过关。第三个负责评估运动质量，物体的移动是否自然流畅，有没有抖动、跳帧、突然变形之类的问题。第四个负责评估语义一致性，也就是生成的视频内容和用户描述的文字是否对得上。
然而，同时让这四个评委打分、然后综合他们的意见来决定是否"奖励"AI，远比听起来复杂。因为这四个维度有时候会互相冲突。比如追求视觉上特别华丽，可能会让画面变得夸张不自然，反而和用户的文字描述对不上；而追求文字对齐，有时候生成的画面又会显得平淡呆板。研究团队花了大量精力设计评分的合并策略和各维度的权重比例，确保最终的优化方向是"整体最好"而不是"某一项特别极端"。
在具体的技术实现上，团队面对的是视频生成特有的挑战：生成一段视频需要多个连续的计算步骤，而奖励只在最后一步给出。这就像是厨师花了两小时做了一道菜，结果评委只在最后品尝一口的时候才给分。如何把这一口的感受反推回去，指导每一步的烹饪操作，是个技术难题。
研究团队采用了一种叫"同步时间步分组"的策略来解决这个问题。简单说，就是把生成过程中的不同时间节点分给不同的训练批次，每次只在特定节点引入随机探索（技术上叫SDE采样），其余时间保持确定性操作（ODE采样）。这样一来，每次计算的成本降低了，但AI依然能够通过随机探索发现更好的生成策略。团队还引入了"时序梯度校正"机制，用一个数学公式对不同时间步的学习信号强度进行标准化，避免某些时间步的影响过大或过小。
经过这一阶段的训练之后，在实际评测中，视频整体质量的人工评分提升了31%。视觉质量和运动流畅度的提升最为显著，文字语义对齐方面的提升则相对有限——研究团队坦承，这主要是因为目前文字-视频对齐的评分系统本身还不够准确，限制了这方面的优化效果。
三、从源头入手：训练一个专门"帮你描述"的助手
前两个阶段解决的是AI生成视频的质量问题，但还有一个问题没有解决：用户给出的描述往往太简单、太模糊。如果用户只输入"一只猫在玩耍"，AI能做的最多就是生成一只在玩耍的猫，但光影、场景、风格、动作细节全靠AI自己猜。
这一阶段的解法，是训练一个专门的"提示词增强"语言模型，充当用户和视频AI之间的翻译官。用户输入简单描述，这个翻译官把它扩充、润色、补充细节，然后再交给视频AI处理。
这个翻译官的训练方式，和第二阶段的视频AI训练异曲同工——同样用奖惩机制，只不过被训练的对象从视频AI变成了语言模型，奖励目标也略有调整。这里的评分系统有三个维度：生成的视频和原始用户描述的语义是否依然吻合（防止翻译官乱加内容，把"一只猫"变成"一条狗"）；视频整体视觉质量是否更好；以及增强后的描述格式是否规范、长度是否合适、AI能否正常解析执行。
这个方案的一个重要优点在于：训练翻译官的时候，视频生成AI本身是被冻结的、不参与训练。这意味着训练成本大大降低，而且同一套翻译官可以给不同的视频AI使用，灵活性很高。
实测效果显示，加入提示词增强之后，视频整体人工评分在已有31%提升的基础上，又额外提升了20%。提升的主要来源依然是视觉质量和运动质量，而语义对齐基本保持稳定——说明翻译官在帮用户把描述说得更丰富的同时，没有偏离用户的原始意图。
四、提速：让慢吞吞的好视频变得快起来
经过前三个阶段，AI生成的视频质量已经大幅提升。但还有一个现实问题没解决：视频生成太慢了。当前主流的视频AI使用的是"双向注意力"机制，简单理解就是：生成第10秒的内容时，它需要同时参考第1秒到最后一秒的所有信息。这就像写一篇文章，每写一个字都要把整篇文章从头到尾看一遍，效率极低。
更高效的方案是"自回归"架构，也就是像说话一样，只看已经说过的内容，依次往后生成。这样可以边生成边播放，大幅降低等待时间。但问题在于，直接训练一个自回归视频模型，很容易出现"误差积累"问题——生成第二帧时用第一帧的内容，生成第三帧时用前两帧，一旦某一帧出了点小错，这个错误会被一直带下去，越来越大，到最后视频完全崩掉。
研究团队用了一套三步走的蒸馏方案来解决这个问题。第一步，先用一种叫"分布匹配蒸馏"的技术，把原来那个慢但质量高的双向模型，压缩成一个步骤更少的双向学生模型，保留它高质量生成的能力，同时减少计算量。第二步，给这个学生模型装上"时间遮挡"机制，让它学会只看过去的帧来预测未来的帧，完成从双向到单向的架构转换。这一步直接上手训练很容易崩，所以团队设计了一套专门的初始化策略来稳住训练过程。第三步，用"自强迫蒸馏"方法做最终打磨——在训练时，让AI真正模拟上线后的工作状态：生成每一帧时，只依赖自己之前真实生成的内容，而不是标准答案里的完美数据。通过这种方式，AI学会了如何在真实误差存在的情况下依然生成好内容，而不是在"理想条件"下表现好、一到真实场景就垮掉。
这套方案还考虑到了音视频同步生成的场景，专门设计了非对称的时间对齐机制和音频处理方式，确保音画同步不错位。
**从评分系统到评测协议，研究的诚实之处**
整个研究体系中，评分系统的构建本身就是一项重要工作。研究团队参考了HPSv3的训练范式，用Qwen3.5视觉语言模型作为特征提取骨干，配合一个多层感知机输出最终分数，并引入了"不确定性感知排序损失"来提升评分的可靠性。他们为此收集了涵盖视频美学、文字-视频对齐、图像美学、文字-图像对齐四个维度的标注数据。
在人工评测方面，团队采用了"好-持平-差"三类比较协议，而没有强迫评测人员在每对视频中必须选出一个更好的。这种设计很实用，因为很多时候两段视频真的差不多，强迫选择只会引入噪声。评测维度覆盖了视觉质量、运动质量和文字对齐三个方面。
研究团队在结论中也坦诚地指出了当前框架的局限：文字对齐方面的提升效果相对有限，根本原因在于现有的文字-视频对齐评分系统准确性还不够高，导致这个维度的奖励信号本身就不可靠。他们明确把"开发更准确的文字对齐评分系统"列为未来工作的重点方向。
**这对普通人意味着什么**
说到底，这项研究做的事情，是把一个"能用但不好用"的视频AI，系统性地改造成一个"好用、快用、还能对得上你想要的效果"的工具。四个阶段各自解决一类问题：第一阶段保稳定，第二阶段提质量，第三阶段解决用户描述能力不足的问题，第四阶段解决速度瓶颈。
对于普通用户来说，这意味着未来用AI生成视频时，不再需要绞尽脑汁想怎么描述才能得到想要的结果；不再需要对着诡异的手指或者跳帧的画面抓狂；也不再需要等待漫长的生成时间。对于企业来说，这套框架提供了一个可复用的后训练蓝图，可以应用于不同的基础视频模型，降低了把实验室模型转化为产品的门槛。
研究团队本身也承认，这不是终点。提示词增强只优化了输入端，视频AI只优化了输出端，而两者之间的深度协同、以及如何在更长视频、更复杂场景下保持稳定，都还有很多工作要做。但作为一套系统化的工程实践总结，这项研究为整个行业提供了一个难得的完整参考。
有兴趣进一步了解技术细节的读者，可以通过arXiv编号2604.25427查阅原始论文。
Q&A
Q1：视频生成AI的后训练框架和预训练有什么区别？
A：预训练阶段，AI通过看海量视频和文字学会"视频长什么样"，相当于大学四年学理论。后训练框架则是针对实际部署中的具体问题做调整，比如纠正生成错误、提升画面质量、加快生成速度，相当于入职后的实战培训。这篇论文设计的四阶段后训练框架，核心目标就是弥补预训练模型和真实用户需求之间的落差。
Q2：GRPO奖惩机制训练视频AI时，奖励分数是怎么给出来的？
A：研究团队构建了四个专门的评分系统：视频整体美学评分系统、单帧图像质量评分系统、运动流畅度评分系统，以及文字-视频语义一致性评分系统。这四个系统综合给出奖励分数，引导AI朝着视觉质量和文字对齐同时提升的方向优化，但四者的权重需要精心调配，防止某一项过度主导优化方向。
Q3：提示词增强模型为什么不会把用户的原始意思改掉？
A：提示词增强模型在训练时设置了专门的"文字-视频对齐"奖励维度，确保增强后的描述和用户原始输入在语义上保持一致。如果翻译官把"一只猫在玩耍"改成了完全不相关的内容，这个奖励分数就会很低配资股中心官网，模型就不会学习这种做法。实测数据也显示，加入提示词增强后，文字对齐的评分基本维持稳定，没有因为扩充描述而跑偏。
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