扩散强化学习

面向扩散模型的奖励锐度感知微调

Reward Sharpness-Aware Fine-Tuning for Diffusion Models

针对扩散模型 RLHF 微调中的奖励攻击问题，提出用参数扰动与样本扰动构造平坦化奖励模型的梯度，无需重训奖励模型即可提升生成质量与奖励对齐的可靠性，可直接嵌入现有扩散强化学习流程。