小红书发布 DeCoRL:拆目标级奖励,多图合成一致性大幅提升
小红书技术REDtech · wechat · 2026-11-09
小红书智创 AIGC 团队发布多图合成一致性优化框架 DeCoRL,针对多张参考图融合时的身份混淆、属性漂移和目标遗漏问题提出新解法。
核心思路是把难以评估的整体一致性拆解为目标级判断:先根据编辑指令定位各参考图与生成图中的目标对应关系,再用专门训练的单目标一致性奖励模型逐个比较身份与外观(人物是否同一人、物品形状颜色是否保留),最后汇总为目标级奖励并辅以整图质量评价,驱动强化学习后训练。
效果上,团队自建覆盖 2–6 张参考图的 DeCo-Bench(共 200 个真实照片案例),引入 DeCoRL 后综合得分从 7.05 提升至 8.16,6 图场景从 6.15 提至 7.61;在公开 MICo-Bench 上综合分由 37.58 提至 54.03,为论文表内最高,人物组合与拆解重组任务提升尤为明显。该方法可应用于多人物合影、商品与场景组合、穿搭素材重组等内容创作场景。
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