新方法 RVM 跳过轨迹存储，低成本提升扩散模型 RL 微调
LucaAmb · x · 2026-08-28
论文提出了一种名为“奖励速度匹配”（RVM）的新方法，用于扩散模型的强化学习微调。传统方法需要存储轨迹或进行复杂的似然估计，计算成本高昂。RVM 直接在速度场上进行更新，通过奖励加权强化高生成质量的方向，抑制低奖励方向，并支持可选的锚点项以控制漂移。实验表明，RVM 在计算成本大幅降低的情况下，性能匹配或超越基于轨迹的策略梯度方法。
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