使用场景
通过DiffusionRL改进了文本到图像扩散模型,提高了图像生成的质量。
DiffusionRL应用于改进了稳定扩散模型,使生成的样本更符合人类偏好。
利用DiffusionRL的强化学习算法,改进了扩散模型的生成效果,提高了图像的多样性。
产品特色
改进扩散模型
使用强化学习对扩散模型进行改进
涵盖多样的奖励函数
使用场景
通过DiffusionRL改进了文本到图像扩散模型,提高了图像生成的质量。
DiffusionRL应用于改进了稳定扩散模型,使生成的样本更符合人类偏好。
利用DiffusionRL的强化学习算法,改进了扩散模型的生成效果,提高了图像的多样性。
产品特色
改进扩散模型
使用强化学习对扩散模型进行改进
涵盖多样的奖励函数