主要观点总结
本文提出了一种高效且可扩展的文本到图像模型偏好优化方法。通过合成生成偏好优化数据集，收集更优的信号，如排名与成对偏好、跨模型集成偏好等。文章介绍了一种基于排名的偏好优化方法RankDPO，该方法利用排名中的丰富信号进行优化。实验结果显示，RankDPO在多个基准测试中实现了最佳性能，显著提升了模型的文本跟随能力和视觉质量。该方法为文本生成图像模型的后期训练解决方案铺平了道路。
关键观点总结
关键观点1: 合成生成偏好优化数据集
通过预训练的奖励函数生成成对图像的偏好数据，替代人工标注，极大地提升了数据集的收集效率。
关键观点2: 基于排名的偏好优化方法RankDPO
利用排名中的丰富信号进行优化，通过定义增益函数和折扣函数，将排名偏好转化为损失函数的权重，从而引导模型生成更符合人类偏好的图像。
关键观点3: 实验结果
RankDPO在GenEval、T2I-Compbench和DPG-Bench等多个基准测试上取得了显著的提升，验证了其有效性。用户研究也证明了RankDPO在提高生成图像整体质量方面的有效性。
关键观点4: 计算成本讨论
与传统的人工标注方法相比，合成生成偏好优化数据集的方法具有更低的成本，且可以扩展应用到更多的模型和数据集上。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨AI生成未来 来源丨AI生成未来 编辑丨极市平台 极市导读 本文介绍了一种新的文本到图像模型偏好优化方法，通过合成标注偏好数据集（Syn-Pic）和基于排名的偏好优化（RankDPO）技术，显著提升了模型的文本跟随能力和视觉质量，同时降低了数据收集成本并提高了数据集的可扩展性。这种方法在多个基准数据集上展示了改进效果，并在用户研究中得到了验证，为文本生成图像模型的性能和安全性提升提供了一个实用且可扩展的解决方案。 >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 文章链接： https://arxiv.org/pdf/2410.18013 亮点直击 合成标注偏好数据集（Syn-Pic） ：从不同的T2I模型生成图像，并通过多个预训练的奖励模型对其进行标注，这些模型可以估计人类偏好。因此，数据收集过程中无需人工标注，使
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