論文の概要: Stable-Layers: Fine-Tuning Image Layer Decomposition Models with VLM-Scored Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.30257v1
• Date: Thu, 28 May 2026 17:20:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.582626
• Title: Stable-Layers: Fine-Tuning Image Layer Decomposition Models with VLM-Scored Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 安定層:VLM-Scored Reinforcement Learningを用いた微細調整画像層分解モデル
• Authors: Ciara Rowles, Reshinth Adithyan, Nikhil Pinnaparaju, Vikram Voleti, Mark Boss,
• Abstract要約: 我々は、ペア化された監督の必要性を排除した強化学習フレームワークであるStable-Layersを紹介する。 画像毎に複数の候補分解をサンプリングし,視覚言語モデル(VLM)を用いて評価する。 基本モデルと比較して,より強い層分離,ブランク層やアーティファクト層を少なくし,層間再構成誤差を低減した分解をCrelloデータセット上で生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.163998944500323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Stable-Layers, a reinforcement learning framework that eliminates the need for paired supervision by fine-tuning a pretrained layer decomposition model using only feedback from a vision-language model (VLM). Starting from Qwen-Image-Layered, we apply Flow-GRPO with LoRA adaptation, sampling multiple candidate decompositions per image, scoring them with a VLM, and optimising the policy from group-relative advantages. The key challenge lies in designing a reliable reward signal: VLMs scoring samples in isolation tend to compress their judgements into a narrow band, leaving GRPO with little within-group variance to learn from. We address this with a two-stage evaluation pipeline that pairs structured per-sample scoring across five edit-centric criteria with a grid-based calibration step in which the VLM re-scores all candidates side-by-side. Stable-Layers produces decompositions with stronger layer separation, fewer blank or artifact-heavy layers, and lower per-layer reconstruction error on the Crello dataset compared to the base model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚言語モデル(VLM)からのフィードバックのみを用いて,事前学習した層分解モデルを微調整することにより,相互監督の必要性を解消する強化学習フレームワークであるStable-Layersを提案する。 Qwen-Image-Layeredを皮切りに、Flow-GRPOをLoRA適応に適用し、画像毎に複数の候補分解をサンプリングし、VLMで評価し、グループ相対的な利点からポリシーを最適化する。 重要な課題は、信頼できる報酬シグナルを設計することである: VLMは標本を分離して評価し、その判断を狭い帯域に圧縮する傾向があり、GRPOはそこから学ぶべき内部のばらつきがほとんどない。 本研究は,VLMが全ての候補を並べて再スコアするグリッドベースのキャリブレーションステップを用いて,5つの編集中心の基準を2段階に分けた2段階評価パイプラインで対処する。 安定層は, より強い層分離, ブランク層やアーティファクト層を少なくし, Crelloデータセット上での層間再構成誤差をベースモデルと比較して小さくして分解する。

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