主要观点总结
本文研究了思维链(CoT)推理在自回归图像生成中的应用。通过结合奖励模型验证和偏好对齐技术,提高了图像生成模型的性能。文章介绍了实验设置、方法、数据管理和结果。主要关键点包括:使用结果/过程奖励模型(ORM/PRM)作为测试时验证器、直接偏好优化(DPO)强化偏好对齐、测试时验证器和偏好对齐的整合、潜在评估奖励模型(PARM)的提出以及带有反思机制的PARM(PARM++)在图像生成中的应用。
关键观点总结
关键观点1: 使用结果/过程奖励模型(ORM/PRM)作为测试时验证器。
ORM和PRM被应用于自回归图像生成中,以规模化测试时间计算,增强推理能力。ORM基于多个完整的推理输出评估最后一步生成的图像,而PRM则在整个生成过程中为每一步提供奖励分数。
关键观点2: 直接偏好优化(DPO)强化偏好对齐。
DPO被用于提高生成图像的质量,通过对齐模型的输出与人类偏好。通过构建排名数据集并使用简化版本的奖励模型进行训练,模型能够在训练期间优化其输出以符合人类偏好。
关键观点3: 测试时验证器和偏好对齐的整合。
将测试时验证器和偏好对齐技术相结合,以提高图像生成模型的性能。通过在线指导奖励模型和验证器的适应性和强化,模型能够在推理过程中选择最佳路径并增强内部知识分布。
关键观点4: 潜在评估奖励模型(PARM)的提出。
为了克服现有奖励模型的局限性,提出了PARM,一种专门为自回归图像生成量身定制的奖励模型。它通过清晰度判断、潜力评估和从N′中选择最佳三个任务来提高模型的性能。
关键观点5: 带有反思机制的PARM(PARM++)在图像生成中的应用。
为了进一步提高图像生成的质量和对齐方式,引入了带有反思机制的PARM(PARM++)。它通过自我纠正过程提高性能,通过反思评估任务检查生成的图像与输入文本提示之间的对齐情况,并提供解释和反馈来指导模型的自我校正。
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