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作为行动的得分：通过连续时间强化学习微调扩散生成模型
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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模型，克服传统离散时间强化学习的误差问题。实验结果表明，该方法在文本到图像模型任务中表现优越。
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关键要点
- 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模型。
- 该方法克服了传统离散时间强化学习的误差问题。
- 通过将得分匹配视为控制或行动，构建了新的策略优化框架。
- 实验结果表明，该方法在文本到图像模型任务中表现优越。
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