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HPSv2.1
HPSv2.1
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新方法将扩散模型微调速度提升 4 倍
研究人员开发了一种名为高效伴随匹配（Efficient Adjoint Matching, EAM）的新方法，用于微调扩散模型，使其与文本到图像生成中的人类偏好保持一致。EAM 重新构建了最优控制问题，通过实现更快的训练和更少的步骤，并消除了对后向伴随模拟的需求，从而显著降低了计算成本。该方法比以前的方法收敛速度快四倍，并在各种图像质量指标上取得了相当或更优的结果。
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研究发现面部吸引力会影响人工智能图像生成的评估
arXiv上的一篇新研究论文强调，在评估文本到图像模型时，人类的偏好会受到生成图像中面部吸引力的显著影响。这种偏见会压倒对图像质量甚至用户明确提示的判断，导致排行榜偏向合成的迷人面孔而非真实面孔。研究发现，吸引力是多个用户偏好模型得分的有力预测指标，这表明需要开发能够更好地区分图像质量和认知偏见的偏好模型。
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新数据集捕捉设计师对AI平面设计的偏好
研究人员推出了TASTE，一个旨在通过整合专业设计师的多维度偏好来改进AI生成平面设计的新数据集。与之前使用单一评判比较的数据集不同，TASTE捕捉了跨越字体、颜色和布局等标准的评估。该数据集显示，当前AI评判和文本到图像模型与人类设计师的认同度有限，而一个在TASTE上训练的新模型在与设计师偏好保持一致方面显示出显著的改进。