新型文生图模型YaART：利用人类反馈的强化学习与人类偏好进行对齐

来自俄罗斯Yandex、斯科尔科沃科学技术学院、莫斯科国立大学和高等经济学院的研究团队推出新型的、适用于生产环境的文本到图像级联扩散模型YaART（Yet Another Art Rendering Technology），它利用人类反馈的强化学习（RLHF）与人类偏好进行对齐。在开发YaART的过程中，开发团队特别关注了模型选择和训练数据集大小的问题，这些方面在以往的文本到图像级联扩散模型研究中并未得到系统性的探讨。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.05666

开发团队全面分析了这些选择对训练过程的效率和生成图像的质量的影响，这两者在实践中都至关重要。此外，还发现使用高质量图像的小数据集训练的模型，其性能可以与使用大数据集训练的模型相媲美，这为开发团队提供了一个更加高效的扩散模型训练方案。

YaART是一个先进的文本到图像生成模型，它通过结合大规模数据集和强化学习技术，能够生成与用户描述高度一致的高质量图像，适用于多种创意和商业应用场景。例如，你给YaART一段描述，比如“一只穿着宇航员服的猫在月球上散步”，它就能生成一系列与描述相符的图像。

主要功能和特点：

1. 高质量图像生成： YaART能够生成视觉上令人满意且与文本描述高度一致的图像。
2. 资源优化： 该模型特别关注模型和训练数据集的大小选择，以优化数据和计算资源的使用。
3. 人力反馈调整： 通过从人类反馈中学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF），YaART能够进一步提升图像的美观性和质量。
4. 系统性能分析： 论文系统地研究了模型和数据集大小对训练效率和最终模型质量的影响。

工作原理：

1. 级联扩散模型： YaART采用级联扩散模型的方法，通过多个步骤逐渐生成更高分辨率的图像。
2. 数据选择策略： 论文详细描述了如何从大量图像文本对中筛选出高质量的数据集，以提高模型的训练效果。
3. 监督式微调： 通过监督式学习进一步优化模型，以提高图像的文本相关性和美观度。
4. 强化学习调整： 最后，使用RLHF对模型进行调整，以直接提升图像的美观性和质量。

具体应用场景：

1. 网页设计： YaART可以用于生成网页设计中的定制图像，根据设计师的文本描述快速生成概念图。
2. 图形编辑： 在图形编辑软件中，YaART可以根据用户的描述生成独特的艺术作品或设计元素。
3. 电子商务： 在电子商务平台上，YaART可以用来生成产品的视觉描述图像，帮助提升产品页面的吸引力。
4. 创意内容生成： 艺术家和内容创作者可以使用YaART来生成创意草图或概念艺术，加速创作过程。