Visual-ERM

训练视觉奖励模型，让AI输出更符合人类视觉偏好

Visual-ERM 是一个用于视觉等价性奖励建模的开源项目，提供了论文《Visual-ERM: Reward Modeling for Visual Equivalence》的官方实现。它解决的是在视觉任务中，如何通过奖励模型（Reward Model）来评估和优化模型输出与人类视觉期望的等价性问题，尤其在图像生成、多模态对齐等场景下，传统奖励模型难以捕捉细微的视觉差异。项目核心能力包括：基于视觉等价性的奖励建模框架、训练与推理代码、以及配套的数据处理工具。通过该框架，开发者可以训练自己的视觉奖励模型，用于强化学习或偏好对齐，提升生成内容在视觉上的保真度和语义一致性。项目使用Python实现，依赖常见深度学习库，适合研究者和工程师用于视觉-语言模型的对齐优化。