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SD1.5
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Stable Diffusion 用户在 ZIB 模型图像质量方面遇到困难
Reddit 的 r/StableDiffusion 版块的用户正在讨论使用 ZIB (Z-Image Base) 模型生成高质量图像时遇到的问题。参与者们正在分享他们即使使用基本工作流程和调整各种参数，也难以获得与 SD1.5 等旧模型相媲美的结果。一位用户对 ComfyUI 实现与官方 Diffusers 管道之间的比较突显了输出质量的显著差异，促使进一步调查这些糟糕生成的原因。
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新的Linear-DPO方法改进了文本到图像模型的对齐
研究人员推出了一种新颖的文本到图像生成模型对齐方法Linear-DPO。该方法将直接偏好优化目标推广到统一框架内的扩散模型和流匹配模型。通过用线性效用函数替换标准的基于sigmoid的效用函数，并引入EMA更新的参考模型，Linear-DPO在SD1.5和SDXL等扩散模型以及流匹配模型SD3-Medium上的性能优于现有方法。
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ViPO 数据集和 Poly-DPO 算法扩展视觉偏好优化
研究人员推出了 ViPO，这是一个大规模数据集，旨在通过偏好优化来改进视觉生成模型。该数据集包含 100 万张图像对和 30 万个视频对，解决了现有数据集分辨率低和分布不平衡等局限性。他们还开发了 Poly-DPO，一种增强对嘈杂偏好数据鲁棒性的算法，在现有数据集上取得了显著的提升，并与 ViPO 结合使用时表现更优。