verl-omni

VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的强化学习（RL）训练框架，专为扩散模型与全模态（omni-modality）模型设计。它支持文本→图像/视频/音频等跨模态生成任务的RL后训练，核心特性包括基于 vLLM-Omni 的高性能 rollout、灵活的多模态奖励计算 pipeline、对 FSDP/USP 等分布式训练技术的原生集成，以及异步 reward 计算带来的吞吐提升。适用于需对 Qwen-Image、HunyuanImage-3.0、Qwen3-Omni 等多模态生成模型进行 RLHF 或策略优化的研究与工程场景。