CVPR013 Rich Human Feedback for Text-to-lmage Generation
CVPR013 Rich Human Feedback for Text-to-lmage Generation
2024年6月14日修改
引言
《流浪地球》是深受大家喜爱的系列科幻作品，其中提及了许多引人深思的科技概念，“人在回路”便是之一。影片中，人类的智慧和决策过程（数字生命图丫丫的介入）融入到机器学习的循环中，让人工智能（MOSS）在执行任务时不仅依赖数据，更考虑道德和伦理因素（人道主义），从而避免了人类的毁灭性危机。在自动化和智能化系统中，人类智能的不可替代性，以及在关键决策过程中引入人类判断的过程是至关重要的。智慧和算法的有机融合，不仅在电影中试图帮助人类构建一个充满希望的未来世界，在现实世界的科学研究和技术发展中也具有深远影响。
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丫丫，我要给你完整的一生！（来源：《流浪地球2》剧照）
基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）是大语言模型（Large Language Models, LLMs）的典型训练方法，在对大量数据进行训练时，人类的直接反馈被用来优化模型的性能。这样看，RLHF其实也是一种实现“人在回路”的技术手段，并且已在LLMs训练中得到广泛应用。回顾计算机视觉领域相关研究，尤其是文本到图像（Text-to-Image, T2I）的生成任务，虽然技术上取得了显著进步，但生成的图像仍然存在诸多问题，如伪影、与文本描述不一致以及审美质量低下。这些问题凸显了现有自动评估指标的局限性，同时也表明了在图像生成过程中引入人类反馈的必要性。
本次将要介绍的这篇CVPR 2024最佳论文候选《Rich Human Feedback for Text-to-lmage Generation》，其核心贡献在于提出一种新颖的方法，通过收集和利用丰富的人类反馈来指导和改进T2I生成模型，这不仅为图像生成领域带来了新的思路，也为“人在回路”概念在计算机视觉中的实践有效性提供了有力证明。
论文十问
Q1：论文试图解决什么问题？