研究人员提出了R^3，这是一种新颖的框架，旨在纠正视频广告中的文本违规，同时保留广告主的原始语义意图。该系统通过整合文本识别、重写和重新渲染来解决工业部署中大规模手动修正的挑战。

  • 基于经验的合成数据框架通过组相对合规经验提取器启动高质量监督。
  • 具有分层奖励的课程强化学习策略在最大化语义一致性的同时强制执行合规性。
  • 全面的视频修正功能无缝整合了文本识别、重写和重新渲染。

在工业数据集上的广泛实验以及在线A/B测试表明，R^3显著优于最先进的基线模型，在违规修正和意图保留之间实现了最佳平衡。