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Score as Action: Fine-Tuning Diffusion Generative Models via Continuous-Time Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过连续时间强化学习微调扩散生成模型，解决了传统离散时间强化学习的误差问题。实验结果表明，该方法在大型文本到图像模型的微调任务中表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，使用连续时间强化学习微调扩散生成模型。
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该方法解决了传统离散时间强化学习带来的误差问题。
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通过将得分匹配视为控制或行动，构建了一个新的策略优化框架。
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实验结果表明，该方法在大型文本到图像模型的微调任务中表现优异。
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