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标签:STAR×
6月17日
09:42
09:42arXiv cs.AI@Jinjie Shen, Wei Deng, Xian Hu, Daiguo Zhou, Jian Luan
STAR方法针对文本到图像生成的RL后训练中的奖励粒度不匹配问题,提出时空自适应奖励分配。它利用生成模型内的文本-图像注意力,在去噪步骤和生成过程中动态构建空间分配图,将组相对优势分配给更相关的潜在区域。以Stable Diffusion 3.5 Medium为基础模型,在GenEval、OCR文本渲染和PickScore三项任务上分别达到0.9759、0.9757和23.60的分数。
论文STAR文本到图像生成强化学习Stable Diffusion奖励分配

推荐理由:这篇论文提出STAR方法,通过空间和时间自适应分配奖励,让RL后训练更精准地优化文本到图像生成,效果在GenEval等基准上显著提升。
原文
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