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关键词: AI新闻,模型训练,漂移模型,Drifting Preference Optimization,DrPO

来自西湖大学和香港中文大学（深圳）的团队沿着这一思路提出 Drifting Preference Optimization（DrPO），把漂移场用于单步文生图模型的偏好后训练。在 DrPO 中，奖励只负责对候选图像排序，不参与反向传播。具体而言，针对同一个文本提示词，当前模型生成一组候选图像。高分样本在特征空间中产生吸引，低分样本产生排斥，并结合参考模型约束给出模型的更新方向。

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训练一个生成模型是很复杂的一件事儿。 从底层逻辑上来看，生成模型是一个逐步拟合的过程。与常见的判别类模型不同，判别类模型通常关注的是将单个样本映射到对应标签，而生成模型则关注从一个分布映射到另一个分布。

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刚刚，何恺明团队提出全新生成模型范式漂移模型（Drifting Models）。