BoNG将Best-of-N融入扩散采样
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BoNG将Best-of-N融入扩散采样
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AI 综述
Richard Lee Kim等提出Best-of-N Guidance（BoNG），在扩散模型反向去噪过程中在线选择并引导多个粒子，使生成结果偏向更高奖励区域；代码已发布。 论文报告，BoNG在36组与SMC及Vanilla BoN采样的经验比较中有29组表现最佳，排名第一占80.56%；在多输出实验中，其ImageReward得分达到所称“最新基于样本的引导方法”的1.3倍，速度提升1.6倍。这些结果来自论文报告，尚不代表独立复现。
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最新进展10月7日 12:00
BoNG将Best-of-N引导融入扩散模型反向采样报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIBoNG将Best-of-N引导融入扩散模型反向采样
研究提出Best-of-N Guidance（BoNG），把Best-of-N选择直接加入扩散模型的反向扩散过程，并通过去噪粒子间的非对称引导提升高奖励样本的平均质量。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。