MDBD-30T世铨重量传感器

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供应商：广州洋奕电子科技有限公司

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现在，来自谷歌Research和UC伯克利的研究人员发现，将该方法用在AI绘画上，“治疗”图像跟输入不完全匹配的情况，效果也奇好——

可以实现高达47%的改进。

△ 左为Stable Diffusion，右为改进后效果

这一刻，AIGC领域中两类大火的模型，似乎找到了某种“共鸣”。

如何将RLHF用于AI绘画？

RLHF，全称“Reinforcement Learning from Human Feedback”，是OpenAI和DeepMind于2017年合作开发的一种强化学习技术。

正如其名，RLHF就是用人类对模型输出结果的评价（即反馈）来直接优化模型，在LLM中，它可以使得“模型价值观”更符合人类价值观。

而在AI图像生成模型中，它可以让生成图像与文本提示得到充分对齐。

具体而言，首先，收集人类反馈数据。

在这里，研究人员一共生成了27000余个“文本图像对”，然后让一些人类来打分。

为了简单起见，文本提示只包括以下四种类别，分别关乎数量、颜色、背景和混合选项；人类的反馈则只分“好”、“坏”与“不知道（skip）”。

其次，学习奖励函数。

这一步，就是利用刚刚获得的人类评价组成的数据集，训练出奖励函数，然后用该函数来预测人类对模型输出的满意度（公式红色部分）。

这样，模型就知道自己的结果究竟有几分符合文本。

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