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Diffusion models [17, 33, 35] have emerged as a promising generative approach to produce high- quality samples, which is observed to outperform generative adversarial nets on image and audio synthesis [9, 23], and underpins the recent success in text-to-image creators such as DALL · E2 [30] and Stable Diffusion [31], and the text-to-video generator Sora [26]。尽管不同的使用模型可以捕获复杂且高维数据分布，但它们可能与偏见或公平关注的来源相比[25]，并且训练过程（尤其是对于上述大型模型）会占据相当大的时间和extert。就产生的样品质量和可控性而言，对改善分解模型的兴趣越来越大。一种直接的方法是使用预验证的（Di usion）模型作为基本模型来定制为特定任务定制的采样器。例如，在图像/视频生成中，我们旨在提高散析模型，以增强美学质量并防止扭曲的内容。随着人类相互交互平台（例如Chatgpt）的出现，有很大的需求将生成模型与用户/人类的偏好或反馈保持一致。最近的工作[2，11，12]提出了通过增强学习（RL）和[44]通过直接偏好优化进行填充模型。在这些工作中，奖励功能是通常学习的统计模型，例如图像生成中的美学奖励是人类评估者真正美学偏好的排名模型。上面的方法允许将扩散模型填充以生成具有较高名义奖励的样品。有限数量的人类评级。）但是，它们可能导致灾难性的遗忘或奖励崩溃[36]，这是一种指的现象，指的是过度付出的奖励（例如，由例如换句话说，就某些可能无法概括的人等级分数而言，分散模型是对某些人评分的细分。专门利用奖励也损害了多样性，这是生成建模的核心。为了减轻奖励崩溃并增强多样性，[41]提议在损失目标中添加相对于预算模型的熵调节器。这产生了熵调查的细胞调整，这是预处理模型产生的倾斜度倾斜，可以看作是“软”的分歧指导[9，18]。开发了一种随机控制方法来效仿
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