可灵团队改进扩散强化学习，减少调参与训练计算
DiffusionART 针对扩散模型强化学习中的效率与稳定性问题，先汇总同一提示下的奖励方向，再控制恢复更新。论文在图像和视频任务中测试，报告混元视频指定设置达到对照奖励水平所需 GPU 时数明显减少，且无需可微奖励模型。
要点
- 先聚合同一提示的奖励方向
- 支持黑盒与成对奖励
- 训练加速不等于成片推理加速
为什么值得看
做风格或任务适配时，训练成本和稳定性决定小团队能否持续实验。
谁会受影响
图像视频模型微调团队与生成式产品开发者会受影响。
今天就能怎么试
从 HF 论文页进入 vanzll/DiffusionART 仓库，先检查奖励模型、基础权重和训练配置，用同一奖励定义比较基线。
原始来源
1DiffusionART: Efficient, Stable and Scalable Reinforcement of Diffusion Models · Hugging Face Daily Papers · 2026年10月8日✓ 已打开核对2DiffusionART: Efficient, Stable and Scalable Reinforcement of Diffusion Models · arXiv · 2026年10月9日✓ 已打开核对本条由 AI 根据上面的原始来源整理，经编辑审核后发布。数字和结论以原文为准，发现错误欢迎反馈。
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