최근 진보된 생성 모델인 확산 모델과 정류된 흐름은 시각적 내용 생성을 혁신적으로 바꾸었습니다. 이러한 발전을 통해 시각적 콘텐츠 생성의 출력 품질과 다양성이 향상되었습니다. 훈련 중 인간 피드백의 통합은 출력물을 인간의 선호도와 미적 기준에 맞추기 위해 중요합니다. 현재의 ReFL 방법과 같은 접근 방식은 동영상 생성에 대한 VRAM 비효율성을 도입하는 미분 가능 보상 모델에 의존합니다. DanceGRPO는 이러한 한계를 극복하기 위한 통합 프레임워크로, 다양한 패러다임과 작업에 걸쳐 시각 생성을 혁신적으로 다룹니다.

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