同一個提示詞產生兩段影音內容時，VA-Judger會比較哪一段更符合人類偏好，並拆解提示詞對齊、影音一致性、音質、畫質及內容完整度。它屬於聯合影片與音訊生成的 Reward Model，處理傳統指標難以捕捉整體連貫性的問題。
模型以 Qwen3-Omni 為基礎，先從品質差距明顯的配對學習比較準則，再透過拒絕採樣處理接近的結果，最後以 dimension-wise Group Relative Policy Optimization（GRPO）把人類回饋分配到不同品質維度。這比把音質、畫質及同步指標簡單相加更貼近觀看者的整體判斷，也減少生成模型鑽指標漏洞的機會。
VA-Judger-Bench包含同領域及跨領域模型比較，用來測試 Reward Model 是否能對齊人類選擇；研究結果指向它優於多項指標基線。VAPref-10K則包含9K提示詞及10.3K組細緻的影音配對比較，但資料集及部分訓練程式仍未發布。
項目提供 Reward Model 推理、Video Model 推理、模型 SFT，以及以 VA-Judger 分數優化 LTX-2 的流程；README亦列出合併已發布 RL LoRA 的 LTX-2 checkpoint。提供的資料沒有列出完整安裝步驟，使用者需要按項目頁面、checkpoint及程式碼狀態自行確認環境。
- 適合場景：研究影音生成、偏好對齊及 RL post-training 的團隊
- 可評估內容：提示詞對齊、影音一致性、音質、畫質及內容完整度
- 主要取捨：比較人類偏好的方法較全面，但需要配對資料及額外訓練流程
- 目前限制：dimension-wise GRPO 程式碼及 VAPref-10K 仍列為待發布項目