视频生成后训练与对齐的论文、数据集、评测一站式索引
这是一个面向视频生成模型后训练与对齐方向的论文、数据集和评测基准合集，由 TMLR 收录的综述论文配套维护并持续更新。它解决的问题是：视频生成领域近两年从预训练转向后训练（微调、偏好优化、奖励建模、对齐）的进展散落在各会议与 arXiv 中，缺少按任务链条组织的统一索引。核心能力包括按后训练阶段（监督微调、RLHF/DPO 类偏好优化、奖励模型、安全对齐、评测基准）分类整理文献，汇总常用数据集与 benchmark，并持续追踪新工作。对研究者而言，它可作为进入该细分方向的入口地图，快速定位关键方法、对比不同对齐策略，并找到可复现的评测资源，减少重复检索成本。
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
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Awesome-Video-Diffusion、Awesome-LLM-Alignment
Awesome-Video-Generation-Post-Training 是评测安全领域的开源项目，由 people-robots 开发，2025 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 506 个项目，GitHub 星标数为 209。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-10-06。开源免费资源合集，无付费服务。
它主要面向的使用场景是：调研视频生成对齐与后训练方法时快速建立文献地图。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Video-Diffusion、Awesome-LLM-Alignment。
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