論文の概要: Directly Fine-Tuning Diffusion Models on Differentiable Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17400v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 17:01:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 12:33:58.784091
• Title: Directly Fine-Tuning Diffusion Models on Differentiable Rewards
• Title（参考訳）: 微分逆流の直接微調整拡散モデル
• Authors: Kevin Clark, Paul Vicol, Kevin Swersky, David J Fleet
• Abstract要約: 本稿では,微分可能報酬関数を最大化するために,拡散モデルを微調整するダイレクト・リワード・ファイン・チューニング(DRaFT)を提案する。 まず,全サンプリング手順で報酬関数勾配を逆伝播させることで,様々な報酬に対して高い性能が得られることを示す。 提案手法は,様々な報酬関数に対して有効であり,安定拡散1.4で生成した画像の美的品質を大幅に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.21757093966409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Direct Reward Fine-Tuning (DRaFT), a simple and effective method for fine-tuning diffusion models to maximize differentiable reward functions, such as scores from human preference models. We first show that it is possible to backpropagate the reward function gradient through the full sampling procedure, and that doing so achieves strong performance on a variety of rewards, outperforming reinforcement learning-based approaches. We then propose more efficient variants of DRaFT: DRaFT-K, which truncates backpropagation to only the last K steps of sampling, and DRaFT-LV, which obtains lower-variance gradient estimates for the case when K=1. We show that our methods work well for a variety of reward functions and can be used to substantially improve the aesthetic quality of images generated by Stable Diffusion 1.4. Finally, we draw connections between our approach and prior work, providing a unifying perspective on the design space of gradient-based fine-tuning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の嗜好モデルからのスコアなど,微分可能な報酬関数を最大化するための,簡易かつ効果的な拡散モデル手法であるdirect reward fine-tuning (draft)を提案する。 まず,完全なサンプリング手順を通じて報酬関数の勾配をバックプロパゲートすることが可能であり,その結果,強化学習に基づくアプローチを上回って,様々な報酬において強力な性能が得られることを示す。 次に DRaFT のより効率的な変種を提案する: DRaFT-K と DRaFT-LV は K=1 の場合の低分散勾配推定値を得る。 提案手法は,様々な報酬関数に対して有効であり,安定拡散1.4で生成した画像の美的品質を大幅に向上させることができる。 最後に,我々のアプローチと先行作業との関係を描き,グラデーションに基づく微調整アルゴリズムの設計空間に関する統一的な視点を提供する。

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