一、建模 回忆一下扩散模型(diffusion model) :给定一个 contextc,从白噪声图像x_T出发,然后扩散模型逐步去噪p_\theta(x_{t-1}|x_t, c)。回忆不起来的同学,可以参考这篇:【大模型 276】Diffusion Model - 知乎 (zhihu.com)。 扩散模型是逐步去噪,强化学习是逐步做决策,因此很容易把这两者对应起来: 初始...
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 加入...
研究者在训练过程中添加了一个正则化参数。这个参数是策略模型（policy model）和大型语言模型（LLM）初始...
【RLChina论文研讨会】第97期 陈华玉 Score Regularized Policy Optimization through Diffusion B, 视频播放量 316、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 2, 视频作者 RLChina强化学习社区, 作者简介 关注我,带你入坑RL,更多资讯发布在微信RLCN公众
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from diffusers.optimization import get_cosine_schedule_with_warmup optimizer = torch.optim.AdamW(...
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...
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...
DDPO:Denoising Diffusion Policy Optimization diffusion的生成过程,定义成马尔科夫链的形式: \begin{array}{lrr} \mathbf{s}_t \triangleq\left(\mathbf{c}, t, \mathbf{x}_t\right) & \pi\left(\mathbf{a}_t \mid \mathbf{s}_t\right) \triangleq p_\theta\left(\mathbf{x}_{t-1} \mid \mat...
重启以后可以看到 SD 的首页增加了一个「SixGod_K提示词」，这里说明一下哦，这个插件是由B站的一个...