ExploreNet 生成的图像 86.1% 情况下偏离基线更远
StellaLisy · x · 2026-10-08
StellaLisy 发布 ExploreNet 与 FlowGRPO 的定性对比：以 FlowGRPO（各向同性探索噪声）为基线，ExploreNet 在多个图像生成 benchmark 和人类偏好评分上都更优；其生成图像在 86.1% 的情况下偏离预训练 SD-3.5 更远，作者认为这源于更好的探索能力，并进一步分析学习动态——起步更差但收益在训练中快速累积。
所属事件:ExploreNet：让扩散模型 GRPO 学会定向探索(9 条相关)→
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