Reinforce Adjoint Matching: Scaling Diffusion RL

摘要

提出 Reinforce Adjoint Matching (RAM)，將強化學習的獎勵最大化整合到擴散模型的預訓練架構中。透過修正預訓練目標，RAM 無需昂貴的模擬或梯度計算，即可在更少訓練步驟下提升模型在元件性、文字渲染與人類偏好上的表現。

This paper introduces Reinforce Adjoint Matching (RAM), a method that extends diffusion pretraining to reward-aligned post-training without costly rollouts or gradients, achieving state-of-the-art results with fewer steps.

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提到的工具與公司

• Stable Diffusion 3.5M
• Flow-GRPO
• REINFORCE
• KL-regularized reward maximization
• SDE

適合誰看

適合具備機器學習基礎、正在研究擴散模型或強化學習整合的開發者與研究者。

摘要依據

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