LoGo：局部-全局奖励提升长时视频生成一致性

Ziqi Ma 等作者发布论文，提出 LoGo 局部-全局奖励方法，用于相机控制的视频生成模型，通过融合全局奖励与空间局部奖励做细粒度信用分配，改善长时程生成中的 3D 一致性。作者称，该方法在三个基础模型上于 DL3DV 及新基准 TrajectoryBench 上均表现更优，能减少局部物体偏移、伪影与全局场景变化，同时保持相机跟随与视频质量。 论文同时提出 TrajectoryBench 基准，用于评测长时程视频生成的一致性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。