本研究提出了PopAlign方法，旨在解决大型语言模型对齐过程中的全面性不足和易受攻击问题。实验结果表明，该方法显著提高了模型的对齐度和对人类偏好的响应质量。
使用 PopAlign 方法对文本到图像模型进行优化，以消除训练数据中的偏见，并保持良好的生成质量。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
