从效果上来说,加 KL 的 RL 算法最好。 Wallace, Bram, et al. "Diffusion model alignment using direct preference optimization."Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024. 得到的模型叫做 DPO-SDXL,既然可以用 RLHF,那么 DPO 也能用。 Clark, Kevin, et ...
【通过TRL用DDPO微调Stable Diffusion模型】 - DDPO(Denoising Diffusion Policy Optimization)是一种通过强化学习微调扩散模型的方法,可以使模型输出更符合人类审美。 - DDPO将扩散模型的去噪过程建模为马尔...
ddpo denoising diffusion policy optimization ddpo去噪扩散策略优化 重点词汇 diffusion扩散;漫射;传播 optimization优化;最佳化;优选法;最恰当;最佳条件选择©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
为了让扩散模型能够直接满足任意目标函数(最大化任意奖励模型输出),而不是仅仅建模匹配训练数据集的分布,论文[1]提出了针对扩散模型的微调 (finetune) 算法: DDPO (denoising diffusion policy optimization) 。 首先,以下图为例,直观感受下 DDPO 对扩散模型带来的影响。如果直接使用 Stable Diffusion v1.4 [5]并...
在QGPO（Q-Guided Policy Optimization）中，我们利用了约束政策搜索的最优解。通过公式，我们可以发现最优策略可以被表示为条件分布的形式。对于Diffusion model，我们可以通过分类器引导（Classifier-guidance）的方式采样这个条件分布。具体实现时，只需将求解SDE/ODE过程中的score function替换为条件分布的...
在 Training Diffusion Models with Reinforcement Learning 一文中，Black 等人展示了如何利用 RL 来对扩散模型进行强化，他们通过名为去噪扩散策略优化 (Denoising Diffusion Policy Optimization，DDPO) 的方法针对模型的目标函数实施微调。在本文中，我们讨论了 DDPO 的诞生、简要描述了其工作原理，并介绍了如何将 DDPO...
在Training Diffusion Models with Reinforcement Learning 一文中,Black 等人展示了如何利用 RL 来对扩散模型进行强化,他们通过名为去噪扩散策略优化 (Denoising Diffusion Policy Optimization,DDPO) 的方法针对模型的目标函数实施微调。 在本文中,我们讨论了 DDPO 的诞生、简要描述了其工作原理,并介绍了如何将 DDPO 加...
【RLChina论文研讨会】第58期 王锡淮 Order Matters:Agent-by-agent Policy Optimization RLChina强化学习社区 1819 1 【RLChina论文研讨会】第53期 张子谦 Fast Teammate Adaptation in the Presence of Sudden Policy RLChina强化学习社区 1185 0 【RLChina论文研讨会】第74期 凌逸飏 GenSim:Generating Robotic Simul...
策略函数（Policy Function）：策略函数是在给定状态下，对行动的概率分布。在这里，行动空间可以被认为是...
Graph Diffusion Policy Optimization This paper introducesgraph diffusion policy optimization(GDPO), a novel approach to optimize graph diffusion models for arbitrary (e.g., non-differentiable) objectives using reinforcement learning. GDPO is based on aneager policy gradienttailored for graph diffusion mo...