RSIDiff – 基于合成数据提升图像生成质量的递归自训练框架

RSIDiff是什么

RSIDiff 是用于提升文本到图像扩散模型性能的递归自训练（RSI）框架。通过迭代优化模型，基于模型自身生成的数据进行训练，解决传统自训练中常见的训练崩溃问题。RSIDiff 的核心在于通过三种策略提升生成图像的质量和与人类偏好的对齐能力：一是高质量提示构建与筛选，通过优化提示的清晰度、具体性和多样性，增强生成图像的感知一致性；二是偏好采样，通过自动评估指标筛选出与人类偏好一致的样本，避免引入生成幻觉；三是基于分布的样本权重机制，惩罚分布外的样本，减少其对模型训练的负面影响。

RSIDiff的主要功能

• 提升生成图像的质量：通过高质量提示的构建与筛选，RSIDiff 能生成更清晰、细节更丰富的图像。
• 增强与人类偏好的对齐：RSIDiff 通过偏好采样策略，优先选择与人类偏好一致的生成样本，同时过滤掉有缺陷的图像（如生成幻觉）。
• 优化模型的自演化能力：RSIDiff 引入基于分布的样本权重机制，通过惩罚分布外的样本，减少模型在迭代训练中积累的错误，避免训练崩溃，实现更稳定的模型优化。
• 减少对大规模数据集的依赖：通过基于合成数据进行自我优化，RSIDiff 能在数据稀缺或隐私受限的情况下，持续提升模型性能，减少对大规模标注数据集的依赖。
• 提升艺术风格和概念理解：RSIDiff 在实验中表现出更强的艺术风格理解能力，更好地生成与提示相符的绘画风格图像，在概念中心化和文本对齐方面也有显著提升。

RSIDiff的技术原理

• 高质量提示构建与筛选：通过优化提示的清晰性、具体性和多样性，RSIDiff 提高了生成图像的感知一致性，减少了生成幻觉的可能性。
• 偏好采样：基于自动化指标筛选与人类偏好一致的样本，过滤掉有缺陷的图像，确保训练数据的质量，提升模型的稳定性和性能。
• 基于分布的样本权重：通过计算样本与初始分布的距离并分配权重，RSIDiff 惩罚分布外的样本，减少其对训练的负面影响，实现更稳定的自演化。

RSIDiff的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09963

RSIDiff的应用场景

• 创意设计与艺术生成：通过优化扩散模型的生成能力，RSIDiff 可以帮助艺术家和设计师快速生成高质量的图像、绘画或概念图。
• 广告与营销：基于生成高质量图像的能力，RSIDiff 可以用于个性化广告内容的创建，提升广告的吸引力和转化率。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：通过生成与人类偏好一致的图像，RSIDiff 可以为 VR 和 AR 应用提供更逼真的视觉体验。
• 游戏开发：在游戏开发中，RSIDiff 可以用于快速生成游戏中的角色、场景和道具，提升开发效率。
• 教育与培训：通过生成与教学内容相关的图像，RSIDiff 可以帮助创建更具吸引力的教育材料。