机构名称：
¥ 1.0
最近，在利用人类反馈来增强图像产生方面取得了重大进展，导致迅速发展的研究领域的出现。但是，当前的工作面临着几个关键挑战：i）数据数量不足； ii）粗略的反馈学习；为了应对这些挑战，我们提出了Treereward，这是一种新型的多维，细粒度和自适应馈回学习框架，旨在改善扩散模型的语义和审美方面。具体来说，为了解决细粒反馈数据的限制，我们首先以“ AI + Exper”方式设计有效的反馈数据构建管道，产生约220万个高质量的反馈数据集，其中包含六个细粒度的尺寸。构建的，我们将构建一个树结构奖励模型，以有效利用细粒度的反馈数据，并在反馈学习过程中提供量身定制的优化。对稳定扩散V1.5（SD1.5）和稳定扩散XL（SDXL）的广泛实验证明了我们方法在增强一般且细粒度
treeReard：通过树结构的反馈学习改进扩散模型
主要关键词
相关文件推荐
