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DiffExp：文本到图像扩散模型的奖励微调中的高效探索
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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，旨在解决文本到图像扩散模型在奖励微调中样本生成慢收敛的问题，通过动态调整文本提示，提高样本生成的效率和多样性。
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关键要点
- 本研究提出DiffExp策略，旨在解决文本到图像扩散模型在奖励微调中样本生成慢收敛的问题。
- DiffExp策略通过动态调整文本提示，提高样本生成的效率和多样性。
- 研究表明，DiffExp显著提升了样本生成的效率和多样性，从而提高了整体模型性能。
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