arXiv eess.AS· Shivanshu Shekhar, Raghavendra Addanki, Tong Zhang, Uttaran Bhattacharya·· 2 天前评分26
Spend Where It Matters：粒子搜索结合 MH 精修，在固定算力预算下提升音视频对齐
Spend Where It Matters: Particle Search with MH Refinement for Budget-Constrained Audio-Visual Alignment
导读
一种免训练、与奖励无关的两阶段框架 Spend Where It Matters 将粒子搜索与 Metropolis-Hastings（MH）精修结合，在固定算力预算下提升音视频联合生成的对齐奖励。第一阶段按在线方差估计在去噪检查点间自适应分配粒子，为 MH 提供强候选，从而在不扩大粒子规模的情况下获得更高奖励。在 JavisBench-Mini 上，与算力接近时，该方法配合 JavisDiT++ 相对 BoN 平均提升 30.7%、相对 EvoSearch 提升 14.1%。
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