Les chercheurs proposent R^3, un nouveau cadre conçu pour corriger les violations textuelles dans les publicités vidéo tout en préservant l'intention sémantique originale de l'annonceur. Le système aborde le défi de la correction manuelle à grande échelle en intégrant la reconnaissance de texte, la réécriture et le rendu pour un déploiement industriel.
- Un cadre de synthèse de données piloté par l'amorçe une supervision de haute qualité via un extracteur d'expérience de conformité relatif au groupe.
- Une stratégie d'apprentissage par renforcement par curriculum avec des récompenses hiérarchiques impose la conformité tout en maximisant la cohérence sémantique.
- Des capacités complètes de rectification vidéo intègrent sans couture la reconnaissance de texte, la réécriture et le rendu.
Des expériences approfondies sur des ensembles de données industriels et des tests A/B en ligne démontrent que R^3 surpasse significativement les références les plus avancées, atteignant un compromis optimal entre la rectification des violations et la préservation de l'intention.