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DRIFT缓解图像生成强化微调多样性坍缩

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AI 综述

Jinmei Liu等研究者提出DRIFT强化微调框架,在图像生成的在线微调过程中持续激励输出多样性,以缓解策略坍缩为狄拉克delta分布的多样性坍缩问题。该框架从采样、提示词和优化三方面入手。 论文报告称,DRIFT在任务对齐与生成多样性之间取得帕累托优势:对齐相同时多样性提升3.88%~81.42%,多样性相同时对齐提升14.38%~56.45%。代码已公开。

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11月4日
  1. arXiv · cs.AI
    DRIFT:缓解强化微调中多样性坍缩的通用图像生成框架

    研究者提出 DRIFT 框架,在强化微调过程中持续激励输出多样性,以缓解策略坍缩为狄拉克 delta 分布的多样性坍缩问题。该框架从采样、提示词和优化三方面入手,在任务对齐与生成多样性上取得明显帕累托优势:对齐相同时多样性提升 3.88%~81.42%,多样性相同时对齐提升 14.38%~56.45%。代码已公开。

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