論文の概要: Curriculum Direct Preference Optimization for Diffusion and Consistency Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13637v1
• Date: Wed, 22 May 2024 13:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 00:04:43.798012
• Title: Curriculum Direct Preference Optimization for Diffusion and Consistency Models
• Title（参考訳）: 拡散・一貫性モデルのためのカリキュラム直接選好最適化
• Authors: Florinel-Alin Croitoru, Vlad Hondru, Radu Tudor Ionescu, Nicu Sebe, Mubarak Shah,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのためのカリキュラム学習に基づくDPOの新しい拡張版を提案する。 我々のアプローチであるCurriculum DPOは、3つのベンチマークにおける最先端の微調整手法と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.08057135882356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Direct Preference Optimization (DPO) has been proposed as an effective and efficient alternative to reinforcement learning from human feedback (RLHF). In this paper, we propose a novel and enhanced version of DPO based on curriculum learning for text-to-image generation. Our method is divided into two training stages. First, a ranking of the examples generated for each prompt is obtained by employing a reward model. Then, increasingly difficult pairs of examples are sampled and provided to a text-to-image generative (diffusion or consistency) model. Generated samples that are far apart in the ranking are considered to form easy pairs, while those that are close in the ranking form hard pairs. In other words, we use the rank difference between samples as a measure of difficulty. The sampled pairs are split into batches according to their difficulty levels, which are gradually used to train the generative model. Our approach, Curriculum DPO, is compared against state-of-the-art fine-tuning approaches on three benchmarks, outperforming the competing methods in terms of text alignment, aesthetics and human preference. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/Curriculum-DPO-EE14.
• Abstract（参考訳）: 人的フィードバック(RLHF)からの強化学習の効果的な代替手段として、直接選好最適化(DPO)が提案されている。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションのためのカリキュラム学習に基づくDPOの新たな拡張版を提案する。 我々の方法は2つの訓練段階に分けられる。 まず、報酬モデルを用いて各プロンプト毎に生成された例のランキングを得る。 そして、ますます難しい例のペアをサンプル化し、テキストから画像への生成(拡散または一貫性)モデルに提供します。 ランキングで遠く離れた生成標本は容易なペアとなり、ランキングで近いものは硬いペアになると考えられている。 言い換えれば、サンプル間のランク差を難易度として用いる。 サンプルペアは、それらの難易度に応じてバッチに分割され、徐々に生成モデルを訓練するために使用される。 提案手法であるCurriculum DPOは,3つのベンチマークにおける最先端の微調整手法と比較し,テキストアライメント,美学,人的嗜好の観点から比較した。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/Curriculum-DPO-EE14で公開されています。

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