論文の概要: IRIS: Intrinsic Reward Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25562v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 22:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.353571
• Title: IRIS: Intrinsic Reward Image Synthesis
• Title（参考訳）: IRIS:本質的な逆画像合成
• Authors: Yihang Chen, Yuanhao Ban, Yunqi Hong, Cho-Jui Hsieh,
• Abstract要約: 自己回帰的T2Iモデルが外部報酬やラベル付きデータに頼ることなく内部信号からどのように学習できるかを示す。 自己回帰型T2Iモデルを改善するためのフレームワークとして,本質的な報酬のみを用いて強化学習を行うIRISを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.099059035701934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the success of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) in language reasoning, its application to autoregressive Text-to-Image (T2I) generation is often constrained by the limited availability of human preference data. This paper explores how an autoregressive T2I model can learn from internal signals without relying on external rewards or labeled data. Contrary to recent findings in text generation, we show that maximizing self-uncertainty, rather than self-certainty, improves image generation. We observe that this is because autoregressive T2I models with low uncertainty tend to generate simple and uniform images, which are less aligned with human preferences. Based on these observations, we propose IRIS (Intrinsic Reward Image Synthesis), the first framework to improve autoregressive T2I models with reinforcement learning using only an intrinsic reward. Empirical results demonstrate that applying IRIS to autoregressive T2I models achieves performance that is competitive with or superior to external rewards.
• Abstract（参考訳）: 言語推論における強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)の成功にもかかわらず、その自動回帰テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成への応用は、人間の嗜好データの限定的利用によって制限されることが多い。 本稿では、外部報酬やラベル付きデータに頼ることなく、自己回帰的T2Iモデルが内部信号からどのように学習できるかを考察する。 テキスト生成における最近の知見とは対照的に,自己確実性よりも自己不確かさの最大化が画像生成を改善することを示す。 これは、不確実性の低い自己回帰的T2Iモデルが、人間の嗜好に適合しない単純で均一な画像を生成する傾向があるためである。 そこで本研究では,自己回帰型T2Iモデルの改良を目的としたIRIS(Intrinsic Reward Image Synthesis)を提案する。 実験結果から, 自己回帰型T2IモデルにIRISを適用することで, 外部報酬と競合し, 勝る性能が得られることが示された。

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