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CLIP embeddings
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新指标增强了生成模型评估的可解释性
研究人员引入了一种名为方向性 Fréchet 距离的新指标，以更好地解释 Fréchet 距离，这是生成模型常用的评估指标。这种新指标将 Fréchet 距离分解为可解释的方向，揭示了生成分布与参考分布之间差异的具体方面。该方法已应用于图像、视频和蛋白质数据集，为评估分数提供了更清晰的解释，并揭示了 FID 和 FVD 等现有指标中的偏差。
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SafeDiffusion-R1 通过在线奖励引导增强图像模型安全性
研究人员开发了 SafeDiffusion-R1，一个用于增强扩散模型安全性的新框架。该方法利用基于群体相对策略优化（GRPO）的在线强化学习方法，引导模型避免生成不安全内容。通过利用 CLIP 嵌入，它避免了昂贵的配对数据或专门的奖励模型的需求，显著减少了不当内容的生成，同时保持或提高了整体图像质量。