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标签:SD-Turbo×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月2日
12:00
12:00arXiv cs.LG@Zhou Jiang, Yandong Wen, Zhen Liu
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一步式文本到图像生成器(如SD-Turbo)因单次前向传播即可生成图像而备受关注,但其偏好微调面临挑战。现有方法依赖策略似然、去噪轨迹或可微奖励梯度,难以直接应用。研究者提出Drifting Preference Optimization (DrPO),一种在线偏好微调方法,通过从当前生成器采样候选图像,用目标奖励排序,并合成特征空间更新方向(非参数偶极偏好场加参考漂移),实现无需奖励梯度的训练。DrPO在SD-Turbo和SDXL-Turbo上评估,使用HPSv3和GenEval等基准,相比无奖励梯度的一步偏好基线提升了对齐效果,并在匹配有效批次设置下将HPSv3训练计算量降低3.51倍。该方法支持大型、黑箱或不可微奖励,且推理时仍保持单次生成调用。
论文一步生成模型偏好优化文本到图像SD-Turbo奖励函数

推荐理由:DrPO 解决了单步生成模型偏好微调的核心痛点——无需可微奖励或复杂去噪轨迹,做文本到图像生成的团队可以直接用黑箱奖励提升模型对齐度,训练效率还提升了3倍多,值得关注。
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