論文の概要: Drifting Preference Optimization for One-Step Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02521v2
• Date: Tue, 02 Jun 2026 15:49:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 18:57:50.566492
• Title: Drifting Preference Optimization for One-Step Generative Models
• Title（参考訳）: 一段階生成モデルのドリフト予測最適化
• Authors: Zhou Jiang, Yandong Wen, Zhen Liu,
• Abstract要約: ワンステップのテキスト・ツー・イメージジェネレータは、単一のフォワードパスを持つイメージを生成するため、デプロイには魅力的である。 決定論的ワンステップジェネレータのオンライン選好精選手法であるドリフト選好最適化(DrPO)を提案する。 DrPOは、現在のジェネレータから候補をランク付けし、ターゲットの報酬でランク付けし、高および低スコアのサンプルを使用して特徴空間更新方向を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.038055165320195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One-step text-to-image generators are attractive for deployment because they generate an image with a single forward pass, but preference finetuning them remains difficult: standard alignment methods often rely on policy likelihoods, denoising trajectories, differentiable reward gradients, or test-time optimization. We propose Drifting Preference Optimization (DrPO), an online preference-finetuning method for deterministic one-step generators. For each prompt, DrPO samples candidates from the current generator, ranks them with a target reward, and uses high- and low-scoring samples to synthesize a feature-space update direction. The update is a non-parametric dipole preference field plus a reference drift estimated from the frozen base generator, and is optimized through a detached feature-space regression target. The target reward is used only for ranking, so DrPO can train with large, black-box, or non-differentiable rewards while inference remains a single generator call. We evaluate DrPO on SD-Turbo and SDXL-Turbo with multiple target rewards and benchmarks, including HPSv3 and GenEval. DrPO improves alignment over reward-gradient-free one-step preference baselines and reduces HPSv3 training computation by $3.51\times$ under the matched effective-batch setting by removing reward-model backpropagation. Initial offline experiments suggest that sample-based gradient synthesis can also be used beyond online reward ranking.
• Abstract（参考訳）: 1ステップのテキスト・ツー・イメージ・ジェネレータは、単一のフォワードパスを持つイメージを生成するため、デプロイに魅力的なものだが、好みの微調整は依然として難しい。 決定論的ワンステップジェネレータのオンライン選好精選手法であるドリフト選好最適化(DrPO)を提案する。 それぞれのプロンプトに対して、DrPOは現在のジェネレータから候補をサンプリングし、ターゲットの報酬でランク付けし、高および低スコアのサンプルを使用して特徴空間更新方向を合成する。 この更新は、非パラメトリック双極子優先フィールドと、凍結ベースジェネレータから推定される基準ドリフトであり、分離された特徴空間回帰ターゲットによって最適化される。 目標報酬はランク付けにのみ使用されるため、DrPOは大きな、ブラックボックス、あるいは差別化不可能な報酬でトレーニングできるが、推論は単一のジェネレータコールのままである。 SD-TurboとSDXL-TurboのDrPOを、HPSv3やGenEvalを含む複数の目標報酬とベンチマークで評価した。 DrPOは報酬のない1ステップの選好ベースラインのアライメントを改善し、HPSv3のトレーニング計算を3.51\times$で削減する。 最初のオフライン実験では、サンプルベースの勾配合成もオンライン報酬ランキングを超えて利用できることが示唆された。

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