掩码生成模型

MaskFocus：将策略优化聚焦于掩码图像生成的关键步骤

MaskFocus: Focusing Policy Optimization on Critical Steps for Masked Image Generation

对做掩码生成模型（MaskGIT 类）的研究者，这篇给出了把 RL 后训练落到多步迭代采样上的可行路径：用中间图像与最终图像的相似度定位关键步、只在这些步上算似然做策略优化，并用熵驱动的动态路由采样提升掩码策略探索，可直接迁移到其他迭代式生成器的后训练。