DiffusionART改进扩散模型奖励引导训练
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DiffusionART改进扩散模型奖励引导训练
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AI 综述
新加坡国立大学、可灵 AI 与香港科技大学的研究者发布 arXiv 预印本 DiffusionART，用于提高扩散模型强化学习奖励引导训练的稳定性，并改善生成质量。 该方法聚合同一 prompt 下生成的奖励，据此引导扩散模型的去噪状态，无需对奖励模型计算梯度。在 HunyuanVideo-13B 上，当视觉质量与运动质量奖励采用相同权重时，实验显示训练稳定性和生成质量均有所提升。
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最新进展11月14日 22:24
新加坡国立大学、可灵 AI 与香港科技大学发布 DiffusionART 预印本，稳定扩散模型奖励引导训练报道时间线
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11月14日
- AGI Hunt新加坡国立大学、可灵 AI 与香港科技大学发布 DiffusionART 预印本，稳定扩散模型奖励引导训练
新加坡国立大学、可灵 AI 与香港科技大学发布 arXiv 预印本 DiffusionART，改进扩散模型强化学习中的奖励引导稳定性。方法聚合同一 prompt 的生成奖励并引导去噪状态，无需对奖励模型求梯度；在 HunyuanVideo-13B 上，视觉与运动质量奖励等权重时，训练稳定性与生成质量均提升。
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