RSIDiff

RSIDiff 是一种用于提升文本到图像扩散模型性能的递归自训练（RSI）框架。该框架通过迭代优化模型，利用自身生成的数据进行训练，有效解决了传统自训练方法中常见的训练崩溃问题。其核心在于三种关键技术策略：高质量提示构建与筛选，以提高生成图像的一致性和清晰度；偏好采样机制，通过自动评估指标选择符合人类偏好的样本，避免生成幻觉；以及基于分布的样本权重机制，对分布外样本进行惩罚，从而减少其对模型训练的负面影响。 RSIDiff 在多个方面表现出显著优势：能够提升图像质量、增强与人类偏好的对齐能力、优化模型自演化过程、降低对大规模数据集的依赖，并在艺术风格和概念理解上表现突出。该技术适用于创意设计、广告营销、虚拟现实、游戏开发及教育等多个领域。