論文の概要: Rewards Are Enough for Fast Photo-Realistic Text-to-image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13070v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 11:21:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.255108
• Title: Rewards Are Enough for Fast Photo-Realistic Text-to-image Generation
• Title（参考訳）: 高速な写真リアリスティックテキスト・画像生成のためのリワード
• Authors: Yihong Luo, Tianyang Hu, Weijian Luo, Kenji Kawaguchi, Jing Tang,
• Abstract要約: 正規化報酬による新しい条件生成手法であるR0を導入する。 我々は、R0を用いて、最先端の数ステップのテキスト・ツー・イメージ生成モデルを訓練する。 本研究は,従来の拡散後学習と条件生成の知恵に挑戦するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.29877217341663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aligning generated images to complicated text prompts and human preferences is a central challenge in Artificial Intelligence-Generated Content (AIGC). With reward-enhanced diffusion distillation emerging as a promising approach that boosts controllability and fidelity of text-to-image models, we identify a fundamental paradigm shift: as conditions become more specific and reward signals stronger, the rewards themselves become the dominant force in generation. In contrast, the diffusion losses serve as an overly expensive form of regularization. To thoroughly validate our hypothesis, we introduce R0, a novel conditional generation approach via regularized reward maximization. Instead of relying on tricky diffusion distillation losses, R0 proposes a new perspective that treats image generations as an optimization problem in data space which aims to search for valid images that have high compositional rewards. By innovative designs of the generator parameterization and proper regularization techniques, we train state-of-the-art few-step text-to-image generative models with R0 at scales. Our results challenge the conventional wisdom of diffusion post-training and conditional generation by demonstrating that rewards play a dominant role in scenarios with complex conditions. We hope our findings can contribute to further research into human-centric and reward-centric generation paradigms across the broader field of AIGC. Code is available at https://github.com/Luo-Yihong/R0.
• Abstract（参考訳）: 生成した画像を複雑なテキストプロンプトや人間の好みに合わせることは、AIGC(Artificial Intelligence-Generated Content)における中心的な課題である。 報酬強化拡散蒸留は、テキスト・ツー・イメージモデルの制御性と忠実性を高める有望なアプローチとして登場し、条件がより具体化され、報酬信号が強くなるにつれて、報酬そのものが世代において支配的な力となる、基本的なパラダイムシフトを特定する。 対照的に拡散損失は極端に高価な正規化形式として機能する。 我々の仮説を徹底的に検証するために、正規化報酬最大化による新しい条件生成手法R0を導入する。 複雑な拡散蒸留損失に頼る代わりに、R0は画像生成をデータ空間の最適化問題として扱う新しい視点を提案する。 ジェネレータのパラメータ化と適切な正規化手法の革新的設計により、R0で数段階のテキスト・ツー・イメージ生成モデルを訓練する。 本研究は,複雑な状況のシナリオにおいて,報酬が支配的な役割を担っていることを示すことによって,従来の拡散後学習と条件生成の知恵に挑戦する。 我々は、AIGCの幅広い分野における人間中心および報酬中心の世代パラダイムのさらなる研究に、我々の発見が貢献できることを期待している。 コードはhttps://github.com/Luo-Yihong/R0.comで入手できる。

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