基于合成数据优化图像生成品质的递归自我训练架构 —— RSIDiff

RSIDiff指的是什么

RSIDiff 是一种旨在改进文本到图像扩散模型表现力的递归自训练（RSI）结构。它通过迭代精进模型，并利用由该模型自身生成的数据进行培训来避免传统自训练方法中常见的崩溃现象。提升生成图片质量和契合人类喜好的关键在于 RSIDiff 的三项策略：首先，构建并挑选高质量提示，通过改进提示的清晰度、具体性与多样性以增强图像的一致性和感知效果；其次，偏好采样机制自动识别并与人的喜好相匹配的样本，并剔除那些可能引发生成错误的内容；最后，采用基于分布权重的方法来抑制异常数据的影响，在模型训练过程中减少这些离群值带来的不良影响。

RSIDiff的核心作用

• 提高生成图片的品质借助优质提示的设计与甄选，RSIDiff 可以创造更为清楚且细节更加饱满的画面。
• 提升与人偏好的一致性RSIDiff 利用偏好的采样方法，倾向于挑选符合人类喜好的生成实例，并且剔除存在瑕疵的画面（比如出现虚假元素的图像）。
• 提升模型的自我进化功能RSIDiff 采用了一种基于数据分布的样本次权调整策略，通过对偏离正常分布的数据施加惩罚来降低其影响，从而有效减少了迭代过程中累积的误差风险，并防止了训练过程中的不稳定现象，促进了模型优化过程更加平稳进行。
• 降低对大型数据集合的依靠利用合成数据分析实现自我改进，RSIDiff能够在数据量有限或需保护隐私的环境中不断优化其模型效果，并降低对外部大型标注数据库的需求。
• 增强对艺术风格及概念的领悟力在试验过程中，RSIDiff 展现了卓越的艺术风格解析能力，并能够更精准地创造出符合指示要求的艺术作品。同时，在聚焦主题核心及文字匹配度上也取得了明显的进步。

RSIDiff的核心技术机制

• 高品质提示的创建与甄选借助提升提示词的明确度、细节化及变化范围，RSIDiff 增强了所产生图像的一致观感，并降低了出现不真实生成结果的概率。
• 选择性抽样通过自动化的指标来挑选符合人类偏好的样例，并剔除存在瑕疵的图片，以此保证训练素材的质量，进一步增强模型的表现力和稳定性。
• 根据样本在分布中的权重调整RSIDiff 通过对样本和起始分布间的距离进行测量及赋予相应的权重来抑制外部样本的影响，从而降低它们在训练过程中带来的不利作用，并促进更加稳定的发展过程。

RSIDiff项目的仓库位置

• 关于arXiv的技术文章访问此链接以查看经过重新表述但仍保留原始含义的文档：https://arxiv.org/pdf/2502.09963，该内容已经过处理，采用了不同的表达方式。

RSIDiff的使用情境

• 创新设计及艺术品创作借助对扩散模型生成效能的改进，RSIDiff 使艺术家与设计师能够迅速创作出高水准的视觉作品、画作及设计理念图。
• 市场推广与宣传策略凭借其生成高质图像的技术，RSIDiff 适用于定制化广告内容的设计，能够增强广告的吸引力并提高转换效率。
• 模拟现实(VR)与强化现实(AR)借助于创造符合人类喜好的图像，RSIDiff 能够为虚拟现实和增强现实应用带来更加真实的视觉效果。
• 制作电子游戏在游戏中应用 RSIDiff 技术能够加速创建角色、布景及物品的过程，从而提高制作速度。
• 教育培训利用生成关联于教学内容的图像功能，RSIDiff 能够辅助制作更加引人入胜的教学资源。