研究人员开发了一种新方法，通过为冻结的扩散模型学习实例级采样计划来改进文本到图像生成。该方法在最近的 arXiv 论文中有所详述，它使用带有新颖 James-Stein 估计器的 REINFORCE 算法来获得奖励基线，以提高梯度准确性。该技术在文本到图像对齐方面取得了改进，包括在各种 Stable Diffusion 和 Flux 模型系列中更好地进行文本渲染和组合控制。 AI
影响 增强了预训练采样器的生成潜力，在不重新训练模型的情况下提高了文本到图像的对齐和控制能力。
排序理由 学术论文，详细介绍了改进扩散模型采样计划的新颖方法。
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