考虑到我们用 MDP 对去噪过程进行建模以及其他因素，求解该优化问题的首选工具是策略梯度方法。特别是近端策略优化 (PPO)。整个 DDPO 算法与近端策略优化 (PPO) 几乎相同，仅对 PPO 的轨迹收集部分进行了比较大的修改。下图总结了整个算法流程:***o rl 流图 DDPO 和 RLHF: 合力增强美观性 RLHF 的一般训练...
论文 《Training Diffusion Models with Reinforcement Learning》[1] 就提供了一种可能性,通过将扩散模型的去噪过程建模为多步马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),利用强化学习算法优化扩散模型的训练。 1. 动机 现今成熟的条件扩散模型已经可以较好地根据输入文本生成对应的图像,那么还有什么进一步的优化空间...
考虑到我们用 MDP 对去噪过程进行建模以及其他因素,求解该优化问题的首选工具是策略梯度方法。特别是近端策略优化 (PPO)。整个 DDPO 算法与近端策略优化 (PPO) 几乎相同,仅对 PPO 的轨迹收集部分进行了比较大的修改。 下图总结了整个算法流程: dppo rl 流图 DDPO 和 RLHF: 合力增强美观性 RLHF 的一般训练步...
trl代码库中有一个示例训练脚本。它默认使用这两个类,并有一套默认的输入和参数用于微调RunwayML中的预训练 Stable Diffusion 模型。 此示例脚本使用wandb记录训练日志,并使用美学奖励模型,其权重是从公开的 Hugging Face 存储库读取的 (因此数据收集和美学奖励模型训练均已经帮你做完了)。默认提示数据是一系列动物名...
DDPO 始于此方法,但 DDPO 没有将去噪过程视为仅关注最终样本的单个步骤,而是将整个去噪过程构建为多步马尔可夫决策过程 (MDP),只是在最后收到奖励而已。这样做的好处除了可以使用固定的采样器之外,还为让代理策略成为各向同性高斯分布 (而不是任意复杂的分布) 铺平了道路。因此,该方法不使用最终样本的近似似然 (...
DDPO 始于此方法,但 DDPO 没有将去噪过程视为仅关注最终样本的单个步骤,而是将整个去噪过程构建为多步马尔可夫决策过程 (MDP),只是在最后收到奖励而已。这样做的好处除了可以使用固定的采样器之外,还为让代理策略成为各向同性高斯分布 (而不是任意复杂的分布) 铺平了道路。因此,该方法不使用最终样本的近似似然 (...
考虑到我们用 MDP 对去噪过程进行建模以及其他因素,求解该优化问题的首选工具是策略梯度方法。特别是近端策略优化 (PPO)。整个 DDPO 算法与近端策略优化 (PPO) 几乎相同,仅对 PPO 的轨迹收集部分进行了比较大的修改。 下图总结了整个算法流程: DDPO 和 RLHF: 合力增强美观性 RLHF 的一般训练步骤如下: 有监...
与传统的微调方法相比,DDPO将整个去噪过程构建为多步马尔可夫决策过程(MDP),并在最后收到奖励。这种方法不仅提高了计算效率,还使得微调后的模型输出更加符合人类审美。TRL(Training Diffusion Models with Reinforcement Learning)是一个专门用于训练扩散模型的库,它集成了DDPO等先进的微调方法,为研究者提供了便捷的工具...
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DDPO 始于此方法,但 DDPO 没有将去噪过程视为仅关注最终样本的单个步骤,而是将整个去噪过程构建为多步马尔可夫决策过程 (MDP),只是在最后收到奖励而已。这样做的好处除了可以使用固定的采样器之外,还为让代理策略成为各向同性高斯分布 (而不是任意复杂的分布) 铺平了道路。因此,该方法不使用最终样本的近似似然 (...