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在线强化学习
Style-GRPO：由奖励建模引导的语义感知图像风格迁移偏好优化
Style-GRPO: Semantic-Aware Preference Optimization for Image Style Transfer Guided by Reward Modeling
提供了一套可复用的「奖励模型 + 在线 RL」范式：先构建 8 万级空间关系偏好对训练 SpatialScore 奖励模型，再用其驱动 GRPO 式在线强化学习提升扩散模型的空间关系生成能力，可直接迁移到其他需要精确空间布局的可控生成任务。
OctoNav：迈向通用具身导航
OctoNav: Towards Generalist Embodied Navigation
把 MLLM 改造成仅凭 2D 视觉观测输出低层动作的 VLA 模型，并用 TBA-CoT 数据加 GRPO 做「先思考后行动」的强化学习训练，为视觉研究者提供了将推理链注入具身导航策略的可复用范式。
ID-Crafter：面向组合式多主体视频生成的视觉语言模型接地在线强化学习
ID-Crafter: VLM-Grounded Online RL for Compositional Multi-Subject Video Generation
分层身份保持注意力（intra-subject/inter-subject/cross-modal 三级聚合）与 VLM 语义引导、在线 RL 微调的组合，可直接迁移到个性化视频生成与多主体可控生成中，解决多主体身份混淆与语义冲突问题。
通过奖励建模增强图像生成中的空间理解
Enhancing Spatial Understanding in Image Generation via Reward Modeling
用奖励模型为文生图的空间关系正确性提供可微/可打分信号，可直接接入在线 RL（如 GRPO/PPO 类）微调扩散或自回归生成器，解决复杂空间提示词需多次采样的问题；SpatialScore 也可作为空间一致性的自动评测器复用。