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网站付款链接怎么做的,浙江建设局图审网站,为什么建设的网站有时候访问慢6,wordpress 注册 验证码监督微调#xff08;SFT#xff09;的固有缺陷#xff1a;现有模型多依赖 SFT 训练#xff0c;易过拟合标注模式#xff0c;导致泛化能力差#xff08;无法突破训练分布#xff09;、可控性不足#xff08;忽略复杂指令#xff0c;仅重构输入#xff09;#xff0c;…监督微调SFT的固有缺陷现有模型多依赖 SFT 训练易过拟合标注模式导致泛化能力差无法突破训练分布、可控性不足忽略复杂指令仅重构输入且依赖大规模但多样性低的数据集进一步削弱跨任务的指令保真度。l 强化学习RL在扩散模型中的应用瓶颈RL 虽为模型对齐人类意图的潜在方向但现有策略优化方法如基于似然估计存在系统偏差且一阶 SDE 采样器需在“轨迹多样性”与“生成质量”间权衡难以满足图像编辑对高保真和多样化探索的双重需求。l 通用奖励模型的缺失图像编辑指令和任务具有多样性导致缺乏统一奖励模型。MLLM 虽适合主观评估但现有 MLLM 评分方法存在缺陷基于 Chain-of-ThoughtCoT的方法易引入暴露偏差且计算成本高基于采样的方法信号稀疏而领域微调需复杂数据集以避免偏差和灾难性遗忘成本高昂。image.png2.研究目的针对上述挑战本研究旨在l 突破SFT 范式的泛化性与可控性限制解决扩散模型结合 RL 时的策略优化偏差问题l 构建通用、低成本、低幻觉的奖励模型避免依赖复杂数据集或引入额外偏差l 提出一套高效的训练后优化框架Edit-R1提升不同基础扩散模型如 UniWorld-V2、Qwen-Image-Edit、FLUX.1-Kontext在指令图像编辑任务中的性能与泛化能力同时保证模型无关性model-agnostic。通过策略优化方法直接对齐生成过程与人类意图避免对领域特定奖励模型的依赖。3.核心贡献l 提出Edit-R1 训练后优化框架整合两种关键技术——DiffusionNegative-awareFinetuningDiffusionNFT一种与流匹配前向过程一致的无似然策略优化方法支持黑箱采样器、decouple 训练与采样和基于预训练 MLLM 的无训练奖励模型实现扩散模型的高效微调。l 验证奖励信号的人类对齐性所设计的MLLM 奖励信号非 CoTlogit-based 评分无需训练或复杂推理能提供与人类偏好高度对齐的反馈兼具可靠性、低成本与低幻觉特性有效稳定训练过程。实证性能提升与泛化能力实验表明Edit-R1 可显著提升多种基础模型性能在 ImgEdit 和 GEdit-Bench 基准上UniWorld-V2 取得 SOTA 结果分别为 4.49、7.83FLUX.1-Kontext[Dev]微调后超越其 Pro 版本Qwen-Image-Edit[2509]成为开源模型中的 SOTA同时框架具有模型无关性可适配不同基础模型。4. 研究方法本研究的核心方法围绕Edit-R1 框架展开包含三大核心组件与完整流程l 策略优化采用DiffusionNFT一种基于流匹配前向过程的无似然策略优化方法支持高阶采样器并避免偏差。l 奖励设计使用MLLM 的非 CoTlogit 评分机制直接计算得分令牌的期望值作为奖励。通过任务定制化提示词基础指令 任务指令实现细粒度评估。l 训练流程​​采样利用 DPM-Solver 快速生成候选图像组。​​评分MLLM 对编辑结果进行隐式反馈打分。​​优化通过 DiffusionNFT 损失函数更新模型结合组过滤机制剔除低方差高均值样本。image.png5.研究结果5.1 基准测试性能l ImgEdit 基准UniWorld-V2 达到 SOTA4.49 分Qwen-Image-Edit 提升至 4.48 分超越闭源模型如 GPT-Image-1。l GEdit-Bench 基准UniWorld-V2 取得 7.83 分显著优于基线模型。l 泛化能力在域外数据上如GEdit-Bench所有基础模型均获得稳定提升。5.2 人类偏好评估用户研究表明优化后的模型在指令遵循和图像质量上更受青睐。微调后的UniWorld-FLUX.1-Kontext 在“指令对齐”维度显著优于 FLUX.1-Kontext[Dev]与 Pro 版本整体偏好度更高图 6。5.3 消融实验结果策略优化方法对比在FLUX.1-Kontext[Dev]上DiffusionNFT 在 ImgEdit 基准的性能显著优于 Flow-GRPO 及 Flow-GRPOLocalStd图 7。核心组件贡献Qwen-Image-Edit[2509]上仅 DiffusionNFT7BMLLM提升至 7.6632BMLLM 进一步提升至 7.74加入组过滤后达 7.76表 3。image.png6.总结与展望本研究针对指令图像编辑的泛化性、可控性及奖励模型难题提出Edit-R1 框架通过 DiffusionNFT 实现无似然策略优化结合无训练的 MLLM 奖励模型非 CoTlogit-based解决了 SFT 的过拟合与 RL 策略优化的偏差问题。该框架在 ImgEdit、GEdit-Bench 基准上取得 SOTA可适配多种基础模型且奖励信号与人类偏好高度对齐为指令图像编辑提供了高效、通用的训练后优化方案。【02 论文原文阅读】您可以跳转到Lab4AI 平台上去阅读论文原文。Lab4AI大模型实验室已经提供​该​​论文​阅读链接https://www.lab4ai.cn/paper/detail/reproductionPaper?utm_sourcejssq/_editr1id2b0294f7c8b14a099ced8cce7466f48d​文末点击阅读原文​即可跳转至对应论文页面。目前论文的复现工作还在招募中欢迎各位感兴趣的朋友报名参与复现创作我们提供一定额度的H800 算力作为奖励。image.png·Lab4AI.cn覆盖全周期科研支撑平台提供论文速递、AI翻译和AI导读工具辅助论文阅读·支持投稿论文复现和Github项目复现动手复现感兴趣的论文·论文复现完成后您可基于您的思路和想法开启论文创新与成果转化。image.png本文由AI 深度解读转载请联系授权。关注“大模型实验室 Lab4AI”第一时间获取前沿 AI 技术解析