VA-Judger 团队 投稿
量子位 | 公众号 QbitAI
现有的音视频奖励模型，能通过局部指标捕捉到画质或同步上的优势，却往往忽略声音失真、台词与提示不符，以及动作和语音配合不自然等问题。
画面、声音、文本匹配和同步性可以分别评分，但这些分数不一定等于人的整体感受。更麻烦的是，当它们被用于强化学习后训练，模型可能学会“刷高分”，却没有真正改善生成质量。这也是联合视频-音频生成目前最大的难题。
来自复旦大学、上海创智学院的研究团队因此提出VA-Judger。它从人类对完整视频-音频结果的偏好中学习，不仅判断哪个结果更好，还解释人为什么更喜欢它。
为什么需要一个理解整体体验的裁判
现有方法通常使用VideoAlign评价视频质量和文本-视频一致性，用AudioBox评价音频质量，用CLAP衡量文本-音频匹配，再用SynchFormer检测同步。这些“专项裁判”擅长诊断局部问题，却难以判断组合后的内容是否合理。
例如，一段视频可能同步得很准，但声音并不属于画面中的事件；画面可能清晰精美，却遗漏了提示要求的关键动作；文本、画面和声音单独看都没有明显问题，放在一起却可能语义冲突、情绪不符或事件不完整。
当这类指标直接充当强化学习奖励时，奖励函数会决定模型努力的方向。片面的同步分或视觉分不断上升，可能只说明模型越来越会迎合指标。VA-Judger则直接学习人类对完整结果的成对偏好，同时比较提示词匹配、音画一致性、音频质量、视频质量和内容完整性五个维度。它的价值并非简单替代各项专业指标，而是把这些信号放回同一视听语境中，判断哪些问题真正影响人的最终选择。
从真实视听内容构建人类偏好数据
训练这样的裁判，首先需要高质量偏好数据。研究团队从YouTube、Bilibili、电影和电视剧中收集了一万多个真实视听片段，裁剪为5到10秒，覆盖多人对话、旁白、音乐、环境氛围、环境事件及演讲等场景。
Qwen3.5-Omni先为片段生成细粒度视听描述，记录人物、动作、对白、环境声及其对应关系。随后，Qwen将描述改写成自然、可直接用于生成的提示词，多个联合音视频模型再根据这些提示生成候选结果。这样得到的提示不只描述画面中出现了什么，也交代声音在何时、由什么事件产生，为后续判断音画是否真正对应提供了更清晰的依据。
数据被分成两类。Easy Pair主要比较不同模型的输出，质量差距明显，帮助VA-Judger先学会评审规则并冷启动。Hard Pair则来自同一模型、同一提示词和不同随机种子，两个候选更加接近，迫使模型关注细微差异。这种搭配既保证了入门样本的清晰度，也避免训练停留在过于简单的模型识别题上，更接近真实应用中对多个相似候选进行筛选的场景。
标注者不仅选择总体更好的视频，还指出促成选择的关键质量维度。最终形成的VAPref-10K包含约9000个提示和一万多组成对偏好，既告诉模型“谁更好”，也告诉它“为什么更好”。
三个阶段教会模型像人一样判断
VA-Judger采用由易到难的三阶段训练。
第一阶段 Easy Cold Start
第一阶段使用Easy Pair冷启动，由Gemini 3.1 Pro提供结构化格式监督。模型学习按照五个维度分析、评分并给出最终选择。这个阶段相当于先建立统一的评审表，让模型明确应该观察什么、如何组织理由，而不是只输出一个缺乏依据的胜负答案。
△第一阶段：学习结构化评审规则
第二阶段 Hard Preference Alignment
第二阶段转向Hard Pair。研究团队采用人类验证的拒绝采样，只保留最终选择与人类标签一致的结构化分析，得到约4500条困难样本，使模型在两个质量接近的结果之间对齐人类偏好。训练重点也由识别明显缺陷，转向捕捉口型、声源、动作完整性和语义一致性等更细微的差别。
△第二阶段：用人类偏好验证困难样本
第三阶段 Dimension-wise GRPO
第三阶段引入Dimension-wise GRPO。奖励不仅检查最终选择是否正确，还检查在人类指出的关键维度上，被偏好的候选是否获得更高分。这样可以减少“答案选对了，理由和评分却相互矛盾”的情况。换句话说，模型不仅要押中人类会选哪一个，还要把决定这次偏好的关键因素判断正确。
△第三阶段：答案奖励与分维度奖励共同优化
这三个阶段的作用首先体现在奖励模型自身的判断能力上。VA-Judger-Bench由400组Easy Pair、250组域内Hard Pair和500组域外样本构成，专门衡量模型选择与人类偏好的吻合程度。单项指标的总体准确率最高仅为56.88%；经过Easy SFT、Hard SFT和分维度GRPO后，VA-Judger的总体准确率依次达到62.35%、65.91%和68.43%。这里的68.43%是奖励模型的偏好预测准确率，并非生成视频的质量分数。
从裁判变成指导生成的教练
研究团队进一步将VA-Judger接入LTX-2的后训练。每个提示先生成8个候选，再进行28次两两比较。每个候选与其余7个候选交手，形成一场“循环赛”，其多次比较得分被汇总为更稳定的奖励。
其中，音频质量用于更新音频分支，视频质量用于更新视频分支，提示词匹配、音画一致性和完整性则作为共享奖励，同时作用于两个分支。模型主干保持冻结，只训练LoRA参数，以降低训练成本和不稳定性。这种有针对性的奖励分流，也能避免某一项局部指标同时把音频和视频两个分支带向错误方向。
生成效果则在另一套实验中验证。在随机抽取的200条JavisBench提示上，LTX-2加VA-Judger在13项JavisBench指标中有11项排名第一，在7项补充指标中有6项排名第一。
更关键的是，人类三选一实验给出了直观结果：LTX-2、LTX-2加OmniNFT和LTX-2加VA-Judger的偏好率分别为10.08%、27.63%和62.30%。也就是说，在三种结果同时呈现时，加入VA-Judger后训练的版本获得了接近三分之二的选择。这说明它带来的提升并不只存在于自动分数里，也体现在观众能够直接感知的整体视听质量上。
△三种后训练方案的人类偏好结果
联合音视频生成需要的不只是更多指标，而是一个能理解完整视听事件、并与人类偏好一致的奖励信号。VA-Judger让奖励模型从“分别打分”走向“整体判断”，也为联合视频-音频生成的后训练提供了更可靠的方向。对于未来的生成系统而言，更接近人的整体感受，可能比继续堆叠彼此割裂的单项分数更重要。
效果对比（上：ltx2；下：ours）：
case1：
case2：
case3：
case4：
论文标题：VA-Judger: Reward Modeling from Human Preference Feedback for Joint Video-Audio Generation
论文地址：https://arxiv.org/abs/2608.18607
项目主页：https://sharelab-sii.github.io/VA-Judger/
项目代码：https://github.com/ShareLab-SII/VA-Judger
项目Demo：https://www.bilibili.com/video/BV1Sz8c68EV5/
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