港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026

文章摘要

【关 键 词】 组级优化、奖励对齐、离线训练、防作弊、扩散模型

GDRO是一种针对扩散模型的后训练方法，核心创新在于引入组级奖励排序机制以优化生成能力。

该方法旨在解决当前生成模型中普遍存在的“奖励作弊”问题——即模型为追求高评分而采用投机策略（如放大文字、简化场景），导致图像失真或细节缺失，而非真正提升任务理解与生成质量。

研究选用FLUX.1-dev作为基础模型，在OCR与GenEval两类任务上验证效果：OCR任务要求图像中准确呈现指定文本，GenEval则评估对象数量、属性、空间关系及整体语义一致性。

实验显示，经GDRO训练后,模型在OCR识别准确率与GenEval各项指标上均有提升，且生成图像保持完整场景结构与自然视觉效果，显著减少因迎合评分规则导致的失真现象。

人工评估进一步证实，GDRO生成图像在语义匹配度与整体质量上优于Flow-GRPO、Dance GRPO等强化学习方法，尽管文字准确性差异不大。

关键优势在于其完全离线的训练范式：训练前一次性生成带评分的图像组（每提示词对应16张图像），后续优化不再调用扩散采样过程，仅利用已存数据进行噪声预测与损失计算。

这一设计使训练效率大幅提升，在达到同等性能时所需时间明显缩短，部分任务效率提升数倍。

训练稳定性亦受益于组级结构：消融实验表明，当每组图像数量增至4–6张时，优化信号更丰富，模型崩溃风险显著降低；而仅用2张图像易致训练不稳定。

GDRO不依赖特定采样器或随机性近似（如ODE-SDE转换），流程更简洁可靠。

研究还指出，高评分未必反映真实质量，强调未来需构建更鲁棒的评估体系；同时验证了扩散模型可通过适配的奖励机制实现有效对齐，为工业界提供了一种低算力开销的后训练路径——企业可在不新增大量计算资源前提下提升大模型任务表现。

原文和模型

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【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 qwen3-vl-plus-2025-12-19
【摘要评分】 ★☆☆☆☆

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