NPO：少步生成模型的噪声空间奖励对齐
原文标题：Noise-Space Reward Alignment for Few-Step Generative Models
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论文提出噪声策略优化（NPO），针对少步生成模型的对齐问题，在生成器初始噪声空间上学习摊销流策略，将高斯噪声传输至奖励倾斜的噪声分布。在图像、语言和蛋白质结构生成上，NPO以低16至549倍的推理成本匹配测试时搜索方法，取得更优的奖励-质量权衡。
- 问题
- 少步生成模型难以在仅有黑盒奖励时对齐到目标属性。
- 方法
- 提出噪声策略优化，在初始噪声空间学习摊销流策略，冻结生成器将高斯噪声传输至奖励倾斜分布。
- 结果
- 在图像、语言和蛋白质结构生成上以低16至549倍推理成本匹配测试时搜索，奖励-质量权衡更优。
- 影响
- 把搜索成本移到训练，推理只加轻量噪声采样，让少步生成模型也能低成本可控对齐。
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NPO 在初始噪声空间学策略对齐少步生成模型，以低 16 至 549 倍推理成本匹配测试时搜索。
- •在生成器初始噪声空间学习摊销流策略，把高斯噪声传输到奖励倾斜的噪声分布
- •保持生成器冻结，利用预训练知识，奖励-质量权衡优于直接微调
- •直接 RL 微调在少步场景严重奖励过优化，测试时扩展则牺牲少步效率优势
- •推理只增加轻量噪声采样步骤，搜索成本被移到训练阶段
- •在图像、语言、蛋白质结构生成上，以低 16 至 549 倍推理成本匹配测试时搜索方法
为什么重要：少步生成模型的对齐此前要么过优化要么牺牲速度，这条给出把搜索成本前置到训练的折中方案，对做生成模型后训练与部署的团队有直接借鉴。
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