Fugu-MT 論文翻訳(概要): Aligning Few-Step Diffusion Models with Dense Reward Difference Learning

論文の概要: Aligning Few-Step Diffusion Models with Dense Reward Difference Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11727v1
Date: Mon, 18 Nov 2024 16:57:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:34:42.167970
Title: Aligning Few-Step Diffusion Models with Dense Reward Difference Learning
Title（参考訳）: ディエンス・リワード差分学習を用いた数ステップ拡散モデルの調整
Authors: Ziyi Zhang, Li Shen, Sen Zhang, Deheng Ye, Yong Luo, Miaojing Shi, Bo Du, Dacheng Tao,
Abstract要約: Stepwise Diffusion Policy Optimization (SDPO) は、数ステップの拡散モデルに適したアライメント手法である。 SDPOは、すべての中間ステップに密集した報酬フィードバックを組み込んで、すべてのデノナイジングステップを一貫したアライメントを確保する。 SDPOは、様々なステップ構成にまたがる報酬ベースのアライメントにおいて、従来手法よりも一貫して優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 81.85515625591884
License:
Abstract: Aligning diffusion models with downstream objectives is essential for their practical applications. However, standard alignment methods often struggle with step generalization when directly applied to few-step diffusion models, leading to inconsistent performance across different denoising step scenarios. To address this, we introduce Stepwise Diffusion Policy Optimization (SDPO), a novel alignment method tailored for few-step diffusion models. Unlike prior approaches that rely on a single sparse reward from only the final step of each denoising trajectory for trajectory-level optimization, SDPO incorporates dense reward feedback at every intermediate step. By learning the differences in dense rewards between paired samples, SDPO facilitates stepwise optimization of few-step diffusion models, ensuring consistent alignment across all denoising steps. To promote stable and efficient training, SDPO introduces an online reinforcement learning framework featuring several novel strategies designed to effectively exploit the stepwise granularity of dense rewards. Experimental results demonstrate that SDPO consistently outperforms prior methods in reward-based alignment across diverse step configurations, underscoring its robust step generalization capabilities. Code is avaliable at https://github.com/ZiyiZhang27/sdpo.
Abstract（参考訳）: 下流の目的を持つ拡散モデルの調整は、その実践的応用に不可欠である。しかしながら、標準的なアライメント手法は、数ステップの拡散モデルに直接適用した場合、ステップの一般化に苦慮することが多く、異なる段階のシナリオで不整合のパフォーマンスをもたらす。そこで本研究では,数段階拡散モデルに適したアライメント手法であるSDPO(Stepwise Diffusion Policy Optimization)を提案する。軌道レベルの最適化のために各軌道の最終段階のみから1つのスパース報酬に依存する従来のアプローチとは異なり、SDPOは各中間ステップに密度の高い報酬フィードバックを組み込む。ペア化されたサンプル間の密度の高い報酬の差を学習することにより、SDPOは数ステップの拡散モデルの段階的に最適化し、各ステップの整合性を確保する。 SDPOは、安定的で効率的なトレーニングを促進するために、高密度報酬の段階的な粒度を効果的に活用するために設計された、いくつかの新しい戦略を特徴とするオンライン強化学習フレームワークを導入している。実験の結果、SDPOは様々なステップ構成にまたがる報酬ベースのアライメントにおいて、従来手法よりも一貫して優れており、堅牢なステップ一般化能力を示している。コードはhttps://github.com/ZiyiZhang27/sdpo.comで検証可能である。

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