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超越Stable Diffusion：扩散模型的大规模强化学习

2024/1/30 17:13:33　阅读：138　发布者：

来自 Pinterest 公司和麻省理工学院（MIT）的研究团队提出了一种有效的可扩展算法，利用强化学习（RL）在多个多样的奖励函数（如人类偏好、组合性和公平性）上改进扩散模型。这一方法显著超过现有方法，可以使扩散模型更符合人类偏好。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2401.12244

转自：“学术头条”微信公众号

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