Обучение диффузионных моделей с подкреплением: новый подход к оптимизации вознаграждений

---

Исследователи предлагают инновационную методику, позволяющую точно настраивать диффузионные модели с использованием алгоритмов обучения с подкреплением и смягчающих техник для предотвращения переобучения.

Представлен SQDF — фреймворк, использующий репараметризованный градиент политики и мягкую Q-функцию для эффективной оптимизации вознаграждений в диффузионных моделях.

Диффузионные модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать реалистичные данные, но их адаптация к конкретным задачам часто приводит к переоптимизации и потере разнообразия. В статье, озаренной названием ‘Diffusion Fine-Tuning via Reparameterized Policy Gradient of the Soft Q-Function’, предлагается новый подход к тонкой настройке диффузионных моделей, основанный на обучении с подкреплением и использовании «мягкой» Q-функции для более стабильной оптимизации. Предложенный метод SQDF эффективно повышает целевые награды, сохраняя при этом разнообразие генерируемых образцов, благодаря репараметризованному градиенту политики и инновационным техникам улучшения стабильности. Сможет ли SQDF стать основой для создания более гибких и управляемых генеративных моделей, способных решать широкий спектр задач?

---

Постановка задачи: Согласование диффузионных моделей с человеческими предпочтениями

Диффузионные модели демонстрируют впечатляющую способность генерировать изображения высокой четкости и реалистичности, однако согласование этих результатов с субъективными человеческими предпочтениями представляет собой значительную проблему. Несмотря на прогресс в области машинного обучения, добиться того, чтобы модель последовательно создавала изображения, которые не только технически совершенны, но и эстетически приятны для человека, остается сложной задачей. Это связано с тем, что человеческие вкусы разнообразны и контекстуальны, и их сложно формализовать в виде четких, измеримых критериев для обучения модели. Таким образом, несмотря на впечатляющие возможности генерации, необходимость в эффективных методах выравнивания диффузионных моделей с человеческим восприятием остается актуальной областью исследований, определяющей дальнейшее развитие данной технологии.

Традиционные методы тонкой настройки моделей диффузии, стремящиеся к согласованию с предпочтениями человека, зачастую сталкиваются с проблемой “переоптимизации награды”. Данное явление заключается в том, что модель, фокусируясь на немедленном увеличении вознаграждения, оцениваемого системой, начинает жертвовать качеством и разнообразием генерируемых образцов. Вместо создания реалистичных и вариативных изображений, модель может выдавать результаты, наилучшим образом соответствующие заданным критериям оценки, но при этом лишенные художественной ценности или общей правдоподобности. Это происходит из-за того, что система вознаграждения не всегда способна уловить все нюансы человеческого восприятия, что приводит к искажению процесса обучения и, как следствие, к снижению общей полезности модели.

Решение: Мягкая Q-функция для тонкой настройки диффузии (SQDF)

Метод Soft Q-based Diffusion Finetuning (SQDF) представляет собой новую структуру обучения с подкреплением (RL), использующую KL-регуляризацию для выравнивания диффузионных моделей. В отличие от традиционной тонкой настройки, SQDF рассматривает задачу выравнивания как процесс принятия решений, где агент (диффузионная модель) обучается взаимодействовать с окружающей средой (набором данных), максимизируя кумулятивное вознаграждение. KL-регуляризация используется для предотвращения слишком сильного отклонения от исходного распределения, обеспечивая стабильность обучения и предотвращая ухудшение качества генерируемых данных. Этот подход позволяет более эффективно адаптировать диффузионные модели к конкретным задачам и данным, выходя за рамки простого обновления параметров.

В основе метода SQDF лежит использование “Мягкой Q-функции” ($Q(s,a)$), которая оценивает ожидаемую суммарную награду при выполнении действия $a$ в состоянии $s$. В отличие от стандартных Q-функций, «мягкость» достигается за счет добавления энтропийного бонуса, побуждающего агента исследовать различные варианты действий и избегать преждевременной сходимости к локальному оптимуму. Это способствует большей стабильности процесса обучения и повышает вероятность нахождения оптимальной стратегии, поскольку агент не ограничивается эксплуатацией известных действий, а продолжает поиск новых, потенциально более выгодных решений. Использование “Мягкой Q-функции” позволяет эффективно балансировать между исследованием и эксплуатацией, что особенно важно в задачах, требующих адаптации к сложным и изменяющимся условиям.

В SQDF для повышения эффективности обучения и использования накопленного опыта применяется репараметризованный градиент политики в сочетании с буфером воспроизведения (Off-Policy Replay Buffer). Репараметризация позволяет стабилизировать процесс обучения, уменьшая дисперсию градиентов. Буфер воспроизведения сохраняет переходы (s, a, r, s’) из прошлых взаимодействий, позволяя алгоритму многократно использовать эти данные для обновления политики, что значительно увеличивает эффективность использования выборок и ускоряет сходимость. Такой подход позволяет SQDF обучаться на ограниченном объеме данных, сохраняя при этом высокую производительность.

Сближение теории и практики: Аппроксимация мягкой Q-функции

Для точной оценки функции мягкого Q, SQDF использует ‘Consistency Models’ — модели, отображающие зашумленные входные данные в чистые изображения. Этот подход позволяет повысить надежность оценки ценности за счет снижения влияния шума и неопределенности в процессе обучения. Модели согласованности обучаются восстанавливать исходное изображение из зашумленных версий, что обеспечивает более стабильную и точную оценку $Q$-функции, необходимой для принятия оптимальных решений в среде обучения с подкреплением. Применение Consistency Models является ключевым компонентом SQDF, позволяющим эффективно работать с зашумленными данными и улучшать производительность алгоритма.

Для повышения стабильности и точности сигнала обучения в SQDF используется формула Твиди (Tweedie’s Formula) для приближения среднего апостериорного распределения. В контексте обучения с подкреплением, формула Твиди позволяет получить более надежную оценку функции ценности, усредняя вероятностные предсказания по апостериорному распределению. Это особенно важно в ситуациях, когда наблюдения за средой зашумлены или неполны, поскольку формула позволяет эффективно уменьшить дисперсию оценки, предоставляя более точный и устойчивый сигнал для алгоритма обучения. Применение формулы Твиди обеспечивает более быстрое схождение и улучшенную производительность SQDF в сложных средах.

Для ускорения процесса обучения и снижения вычислительных затрат SQDF использует эффективные методы семплирования, такие как DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models). В отличие от традиционных методов, требующих большого количества шагов для генерации данных, DDIM позволяет получить качественные образцы с меньшим количеством шагов диффузии, что существенно сокращает время вычислений. Это достигается за счет использования детерминированного процесса обратной диффузии, который позволяет точно контролировать процесс генерации и избегать случайных ошибок. Использование DDIM позволяет эффективно оценивать функцию $Q$ и обновлять параметры модели, обеспечивая быструю сходимость и снижение требований к вычислительным ресурсам.

Оценка и расширение возможностей: Разнообразие и качество генерируемых изображений

Для всесторонней оценки возможностей SQDF применялся строгий набор метрик, включающий $LPIPS$ (Learned Perceptual Image Patch Similarity) и анализ признаков $DreamSim$. Эти инструменты позволили комплексно оценить генерируемые изображения, учитывая как их визуальное сходство с исходными данными, так и степень их разнообразия. $LPIPS$ измеряет перцептивное сходство, то есть насколько изображения кажутся похожими человеку, в то время как анализ $DreamSim$ позволяет выявить и оценить уникальные особенности каждого сгенерированного изображения. Сочетание этих двух подходов обеспечивает объективную и всестороннюю оценку качества и разнообразия изображений, созданных с помощью SQDF, что является критически важным для разработки эффективных генеративных моделей.

Для оценки эстетической привлекательности сгенерированных изображений использовалась метрика LAION Aesthetic Score, позволяющая количественно оценить соответствие визуального контента человеческому восприятию красоты. Исследование показало, что SQDF не только обеспечивает разнообразие генерируемых изображений, но и значительно превосходит базовые модели по этому показателю. В процессе оценки было установлено, что SQDF достигает наивысшего балла LAION Aesthetic Score, что свидетельствует о более высокой степени соответствия сгенерированных изображений субъективным представлениям о красоте, принятым у наблюдателей. Это указывает на способность модели создавать визуально приятный и эстетически совершенный контент, представляя значительный шаг вперед в области генеративного искусства и компьютерной графики.

Разработанный подход SQDF значительно расширяет возможности генерации изображений, преодолевая ограничения, свойственные традиционным методам. Используя в качестве основы мощную модель Stable Diffusion 1.5, система демонстрирует превосходные результаты в создании высококачественных и разнообразных визуальных материалов, соответствующих человеческим предпочтениям. Подтверждением этого служит достижение наивысшего показателя HPSv2 среди сравниваемых методов, а также максимальное вознаграждение в онлайн-оптимизации, превосходящее результаты систем SEIKO и PPO+KL. При этом, SQDF не только улучшает качество генерируемых изображений, но и поддерживает, а в некоторых случаях и повышает их разнообразие, что подтверждается показателями LPIPS, что делает данный подход особенно ценным для приложений, требующих как реалистичности, так и оригинальности визуального контента.

Представленная работа демонстрирует элегантный подход к тонкой настройке диффузионных моделей с использованием методов обучения с подкреплением. Как и в любой сложной системе, изменение одного компонента — в данном случае, функции вознаграждения — неизбежно влечет за собой каскад последствий. Авторское исследование успешно смягчает эффект переоптимизации, что подчеркивает важность целостного взгляда на архитектуру системы. Карл Фридрих Гаусс однажды заметил: «Я не знаю, как мир устроен, но знаю, что он, безусловно, не прост». Данное исследование, стремящееся к оптимизации вознаграждения при сохранении стабильности и разнообразия, является ярким тому подтверждением, поскольку требует глубокого понимания взаимосвязей внутри диффузионной модели и алгоритма обучения с подкреплением.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к оптимизации диффузионных моделей через призму обучения с подкреплением. Однако, подобно попытке пересадить сердце, не до конца изучив систему кровообращения, возникает вопрос о масштабируемости и универсальности предложенного метода. Регуляризация KL, хоть и смягчает склонность к переоптимизации, не решает проблему фундаментальной нестабильности, присущей многим алгоритмам обучения с подкреплением, особенно при работе с высокоразмерными пространствами. Оценка качества сгенерированных данных, полагающаяся на функции вознаграждения, остается узким местом — ведь сама суть «хорошего» изображения субъективна и контекстуальна.

Дальнейшие исследования, вероятно, потребуют углубленного анализа взаимосвязи между мягкой Q-функцией и стабильностью обучения. Интересным направлением представляется разработка более гибких механизмов регуляризации, способных адаптироваться к специфике решаемой задачи. Не менее важным представляется поиск альтернативных способов оценки качества сгенерированных данных, возможно, с использованием метрик, основанных на восприятии человека или на анализе внутренней структуры данных. В конечном счете, необходимо помнить, что структура определяет поведение, и лишь глубокое понимание архитектуры системы позволит создавать действительно устойчивые и эффективные алгоритмы.

Попытки объединить предложенный подход с другими методами генеративного моделирования, такими как consistency models, могут открыть новые горизонты в области контролируемой генерации контента. Однако, следует избегать соблазна усложнять систему ради усложнения — простота и ясность всегда должны быть приоритетом. В противном случае, рискуем создать монстра Франкенштейна, не способного к адаптации и эволюции.

---

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04559.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/