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English(EN) When Policy Entropy Constraint Fails: Preserving Diversity in Flow-based RLHF via Perceptual Entropy

新研究强调了文本到图像模型中RLHF的多样性崩溃

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现，在应用于基于流匹配的文本到图像模型时，强化学习（RLHF）存在一个关键缺陷。虽然标准的策略熵常用于在强化学习中保持多样性，但该度量对于流模型无效，因为它即使在感知多样性崩溃时也保持不变。这是因为流模型中固定的噪声调度导致熵恒定，而策略梯度的模式寻求性质导致模型收敛到一个狭窄的高奖励区域。为解决此问题，研究人员提出使用感知熵，它能准确地捕捉感知空间中的多样性，并引入了两种新策略：感知熵约束（PEC）和生成空间上的感知约束。实验表明，这些方法显著改善了质量-多样性权衡，PEC的得分达到0.734，而基线为0.366，并将多样性从0.047提高到0.989。 AI

影响 引入了一种新指标和新方法，以提高使用RLHF训练的文本到图像模型的多样性，有望产生更多样化、更高质量的输出。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xiaofeng Tan, Jun Liu, Bin-Bin Gao, Yuanting Fan, Xi Jiang, Chengjie Wang, Hongsong Wang, Feng Zheng ·

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    arXiv:2605.12112v2 Announce Type: replace Abstract: RLHF is widely used to align flow-matching text-to-image models with human preferences, but often leads to severe diversity collapse after fine-tuning. In RL, diversity is often assumed to correlate with policy entropy, motivati…

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