优化文本到图像模型：与人类偏好同步生成

随着深度生成模型的快速发展，文本到图像（Text-to-Image）模型近年来吸引了大量关注。然而，当前的模型往往在生成图像时未能充分符合人类的审美和喜好，比如可能会出现肢体和面部表情的不协调组合。这无疑降低了模型的实际应用价值，特别是在艺术创作、产品设计等对视觉效果有较高要求的领域。 为了改善这一问题，研究者们提出了一种名为“Better Aligning Text-to-Image Models with Human Preference”的方法。该工作主要集中在收集和利用人类对于由现有模型生成的图像的偏好数据，以解决评价指标与人类选择之间的不一致性。研究团队从Stable Foundation Discord频道上收集了大量的用户对于生成图像的选择数据，这些数据反映了人们在面对不同图像时的真实喜好。 在研究中，他们首先评估了现有的生成模型性能评估指标，发现它们与人类的实际偏好并不一致。为了更准确地衡量模型的生成质量与人类的主观感受，研究人员开发了一种人类偏好分类器，通过训练这个模型来理解并预测用户对图像的喜好程度，从而引入了一个名为“HumanPreferenceScore”的新度量标准。 这个HumanPreferenceScore不仅仅关注图像的客观质量，还考虑了人类的主观感受，如美学、情境关联性等因素。通过这个评分系统，研究人员能够更好地指导模型的优化，让其生成的图像更加符合人类的审美和期望。此外，这项研究也提出了一个可能的应用场景，即在模型训练过程中，可以将HumanPreferenceScore作为目标函数的一部分，以实现模型的迭代改进。 "Better Aligning Text-to-Image Models with Human Preference"的研究提供了一个重要的方向，即如何通过结合大规模的人类偏好数据，提升文本到图像模型生成的图像与人类实际喜好的一致性。这对于推动生成式AI技术在艺术、广告、虚拟现实等领域的发展具有重要意义，同时也强调了在评价模型性能时考虑人类主观体验的重要性。