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DiffExp: Efficient Exploration in Reward Fine-tuning for Text-to-Image Diffusion Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出DiffExp策略，解决文本到图像扩散模型在奖励微调中因在线样本生成导致的慢收敛问题。通过动态调整引导规模和随机加权文本提示，显著提升样本生成效率和多样性，从而提高模型性能。

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标签

DiffExp策略 diffusion models 奖励微调 扩散模型 文本到图像 样本生成
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