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RESEARCH · CL_117370 · Jun 29 · 15:00

新的RMMD框架结合了扩散蒸馏和强化学习以改进生成模型

研究人员推出了一种名为奖励时刻匹配蒸馏（RMMD）的新框架，该框架将扩散模型蒸馏与强化学习微调相结合。该方法旨在通过同时蒸馏模型和最大化奖励函数来提高生成质量，在适应采样循环进行策略内训练的同时，保持高保真度的“自然感”。在ImageNet上的评估表明，RMMD相比现有方法提供了更优的权衡，并且将其应用于GenCast天气预报模型后，实现了7.5倍的加速，并提高了性能和校准度。