論文の概要: Beyond VLM-Based Rewards: Diffusion-Native Latent Reward Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11146v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 18:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.349108
• Title: Beyond VLM-Based Rewards: Diffusion-Native Latent Reward Modeling
• Title（参考訳）: VLMに基づくリワードを超えて:拡散負遅延リワードモデリング
• Authors: Gongye Liu, Bo Yang, Yida Zhi, Zhizhou Zhong, Lei Ke, Didan Deng, Han Gao, Yongxiang Huang, Kaihao Zhang, Hongbo Fu, Wenhan Luo,
• Abstract要約: DiNa-LRMは、雑音拡散状態に基づいて好み学習を直接定式化する拡散ネイティブ潜在報酬モデルである。 本手法は拡散ノイズ依存の不確実性を伴う雑音校正サーストンの可能性を導入する。 画像アライメントベンチマーク全体において、DiNa-LRMは既存の拡散ベースの報酬ベースラインを大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.59644539594293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Preference optimization for diffusion and flow-matching models relies on reward functions that are both discriminatively robust and computationally efficient. Vision-Language Models (VLMs) have emerged as the primary reward provider, leveraging their rich multimodal priors to guide alignment. However, their computation and memory cost can be substantial, and optimizing a latent diffusion generator through a pixel-space reward introduces a domain mismatch that complicates alignment. In this paper, we propose DiNa-LRM, a diffusion-native latent reward model that formulates preference learning directly on noisy diffusion states. Our method introduces a noise-calibrated Thurstone likelihood with diffusion-noise-dependent uncertainty. DiNa-LRM leverages a pretrained latent diffusion backbone with a timestep-conditioned reward head, and supports inference-time noise ensembling, providing a diffusion-native mechanism for test-time scaling and robust rewarding. Across image alignment benchmarks, DiNa-LRM substantially outperforms existing diffusion-based reward baselines and achieves performance competitive with state-of-the-art VLMs at a fraction of the computational cost. In preference optimization, we demonstrate that DiNa-LRM improves preference optimization dynamics, enabling faster and more resource-efficient model alignment.
• Abstract（参考訳）: 拡散およびフローマッチングモデルの優先最適化は、差別的に堅牢かつ計算的に効率的である報酬関数に依存している。 VLM(Vision-Language Models)が主要な報酬提供者として登場し、リッチなマルチモーダル事前を利用してアライメントをガイドしている。 しかし、その計算とメモリコストはかなり大きくなり、ピクセル空間の報酬によって遅延拡散発生器を最適化すると、アライメントを複雑にするドメインミスマッチが発生する。 本稿では、雑音拡散状態に基づいて好み学習を直接定式化する拡散ネイティブ潜在報酬モデルであるDiNa-LRMを提案する。 本手法は拡散ノイズ依存の不確実性を伴う雑音校正サーストンの可能性を導入する。 DiNa-LRMは、事前訓練された遅延拡散バックボーンとタイムステップ条件付き報酬ヘッドを活用し、推論時ノイズアンサンブルをサポートし、テスト時間スケーリングとロバスト報酬化のための拡散ネイティブメカニズムを提供する。 画像アライメントベンチマークを通じて、DiNa-LRMは既存の拡散ベースの報酬ベースラインを大幅に上回り、計算コストのごく一部で最先端のVLMと競合する性能を達成する。 選好最適化において、DiNa-LRMは選好最適化のダイナミクスを改善し、より高速で資源効率の良いモデルアライメントを実現する。

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