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Text-to-image扩散模型是一类深度生成模型,展现了出色的图像生成能力。然而,这些模型容易受到来自网页规模的文本-图像训练对的隐含偏见的影响,可能无法准确地对我们关心的图像...

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Text-to-image扩散模型是一类深度生成模型,展现了出色的图像生成能力。然而,这些模型容易受到来自网页规模的文本-图像训练对的隐含偏见的影响,可能无法准确地对我们关心的图像方面进行建模。这可能导致次优样本、模型偏见以及与人类伦理和偏好不符的图像。本文介绍了一种有效可扩展的算法,利用强化学习(RL)改进扩散模型,涵盖了多样的奖励函数,如人类偏好、组成性和公平性,覆盖了数百万张图像。我们阐明了我们的方法如何大幅优于现有方法,使扩散模型与人类偏好保持一致。我们进一步阐明了如何这显著改进了预训练的稳定扩散(SD)模型,生成的样本被人类偏好80.3%,同时改善了生成样本的组成和多样性。

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