論文の概要: Data-regularized Reinforcement Learning for Diffusion Models at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04332v2
• Date: Sat, 06 Dec 2025 23:45:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 13:50:38.546877
• Title: Data-regularized Reinforcement Learning for Diffusion Models at Scale
• Title（参考訳）: 大規模拡散モデルのためのデータ規則化強化学習
• Authors: Haotian Ye, Kaiwen Zheng, Jiashu Xu, Puheng Li, Huayu Chen, Jiaqi Han, Sheng Liu, Qinsheng Zhang, Hanzi Mao, Zekun Hao, Prithvijit Chattopadhyay, Dinghao Yang, Liang Feng, Maosheng Liao, Junjie Bai, Ming-Yu Liu, James Zou, Stefano Ermon,
• Abstract要約: データ正規化拡散強化学習(Data-regularized Diffusion Reinforcement Learning, DDRL)は, フォワードKLの分散を利用して, 政策を非政治データ分布に固定する新しいフレームワークである。 100万時間以上のGPU実験と1万回の二重盲検評価により、DDRLは、RLで見られる報酬ハックを緩和しながら、報酬を大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.01056178660538
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Aligning generative diffusion models with human preferences via reinforcement learning (RL) is critical yet challenging. Most existing algorithms are often vulnerable to reward hacking, such as quality degradation, over-stylization, or reduced diversity. Our analysis demonstrates that this can be attributed to the inherent limitations of their regularization, which provides unreliable penalties. We introduce Data-regularized Diffusion Reinforcement Learning (DDRL), a novel framework that uses the forward KL divergence to anchor the policy to an off-policy data distribution. Theoretically, DDRL enables robust, unbiased integration of RL with standard diffusion training. Empirically, this translates into a simple yet effective algorithm that combines reward maximization with diffusion loss minimization. With over a million GPU hours of experiments and ten thousand double-blind human evaluations, we demonstrate on high-resolution video generation tasks that DDRL significantly improves rewards while alleviating the reward hacking seen in baselines, achieving the highest human preference and establishing a robust and scalable paradigm for diffusion post-training.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)による人選好による生成拡散モデルの調整は極めて困難である。 既存のアルゴリズムの多くは、品質劣化、過度なスティル化、多様性の低下など、ハッキングに対する報酬として脆弱であることが多い。 我々の分析は、これはそれらの正規化の固有の制限によるもので、信頼性の低い罰則をもたらすことを証明している。 データ正規化拡散強化学習(Data-regularized Diffusion Reinforcement Learning, DDRL)は, フォワードKLの分散を利用して, 政策を非政治データ分布に固定する新しいフレームワークである。 理論的には、DDRLは標準拡散訓練とRLの頑健で偏りのない統合を可能にする。 これは、報酬の最大化と拡散損失最小化を組み合わせた、単純だが効果的なアルゴリズムに変換される。 DDRLは、100万時間以上のGPU実験と1万回の二重盲検評価を行い、ベースラインで見られる報酬ハックを緩和し、人間の好みを最大限に達成し、拡散後トレーニングのための堅牢でスケーラブルなパラダイムを確立しながら、報酬を著しく改善する高精細ビデオ生成タスクを実証した。

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