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滚动播报 2026-04-29 15:20:59

(来源:上观新闻)

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根据团队发布的论🤛文,Worl👀🏞d-R1 的解法🧯👦是将 3D 一🧯🦚致性约🏟😉束转化🌾为强化学习的奖🧘‍♂️🌚励信号: 生成🎏🙍视频后,🆙用 Dep🚖th Anyth🌼📟ing🥚 3 重建🇧🇮 3DGS🇨🇽 场景并🦒从新视角渲🤞🕤染; 🚑将重建◼💶误差、镜头轨迹⛑🏰偏差、新视角可信🔮🌖度(Qw🕕en3-VL 评😤🇷🇪分)合并↪为奖励信号; 🇹🇲🇨🇭通过 Flow-🇦🇱GRPO 算法📅反馈给视频😤🧁模型,令其逐步🇬🇬🏵内化 3🎹🐾D 规律; 🌳🇬🇫每训练 100🛷 步插入一轮「动🛑态微调」,🍎防止几何🧘‍♂️👼约束压制人物运♨动等动态效🇫🇰果🧫。

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