arXiv · AI· Jinmei Liu, Haoru Li, Zhenhong Sun, Chaofeng Chen, Yatao Bian, Bo Wang, Daoyi Dong, Chunlin Chen, Zhi Wang·· 5 小时前AI 评分35
DRIFT：缓解通用图像生成中强化微调的多样性坍缩
Beyond the Dirac Delta: Mitigating Diversity Collapse in Reinforcement Fine-Tuning for Versatile Image Generation
AI 导读
DRIFT框架通过系统化激励输出多样性，缓解扩散模型强化微调中的多样性坍缩问题，在任务对齐与生成多样性间实现帕累托占优。 该框架在采样、提示词生成和优化三个层面分别采用奖励过滤、随机变化及潜在奖励整形机制。 实验表明DRIFT在匹配对齐度时多样性提升3.88%至81.42%，匹配多样性时对齐度提升14.38%至56.45%，代码已开源。
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