视频生成模型的后训练与对齐：一项全面综述

该综述首次系统梳理了视频生成模型的后训练与对齐方法，将现有策略分为监督微调、自训练与知识蒸馏、基于偏好与奖励的方法及推理时方法四类。研究指出，视频生成对齐面临时序误差累积、运动-外观耦合等独特挑战，需依赖非重新训练的后训练框架实现可控性提升。当前评估依赖MMLU、SWE-bench等基准，但长时一致性与安全生成仍是开放难题。