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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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