一种基于强化学习的图像生成模型训练方法技术

本发明专利技术涉及一种基于强化学习的图像生成模型训练方法，包括以下步骤：S1：采用多维度偏好优化方法，以确保在所有关键维度上进行均衡优化，其中；S2：采用训练框架训练生成所述模型，将多维度偏好优化的梯度变化作为动态变化。本发明专利技术可以优化去噪过程，并调整扩散步长，使得模型在保证高质量生成的同时，大幅降低计算成本，提高训练稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及模型训练，特别涉及一种基于强化学习的图像生成模型训练方法。

技术介绍

1、现有技术具有以下不足：

2、(1)计算成本高，生成速度慢：

3、传统扩散模型(如ddpm、ddim)在生成过程中需要多步去噪采样，导致生成速度较慢，计算成本较高。同时现有扩散模型的去噪步骤通常采用固定的去噪网络，而未能根据输入自适应地调整步长或优化去噪策略，导致图像质量和采样效率受限。

4、(2)生成模式崩溃与多样性受限：

5、在长时间训练过程中，模型可能会倾向于某些特定模式，导致生成图像缺乏多样性，即模式崩溃(mode collapse)现象。传统扩散模型训练依赖于均方误差(mse)损失，而mse在衡量图像质量时较为粗糙，难以直接优化感知质量和生成稳定性。

6、因此有必要提供一种基于强化学习的图像生成模型训练方法，以优化去噪过程，并调整扩散步长，使得模型在保证高质量生成的同时，大幅降低计算成本，提高训练稳定性。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的图像生成模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于强化学习的图像生成模型训练方法，其特征在于，

3.如权利要求1所述的基于强化学习的图像生成模型训练方法，其特征在于，偏好维度包括文本图像对齐度、保真度和美学。

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的图像生成模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于强化学习的图像生成模型训练方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：施润华，杨欢，王伟达，丁超凡，
申请(专利权)人：巨人移动技术有限公司，
类型：发明
国别省市：