WTF：基于 Wasserstein 倾斜流映射的无模拟强化学习
原文标题：WTF?! Simulation-Free Reinforcement Learning with Wasserstein-Tilted Flow Maps
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论文提出 Wasserstein-Tilted Flow Maps（WTF），用基于预训练漂移的最优传输正则项替代 KL 奖励倾斜，将奖励微调等价为流上的确定性最优控制问题。该框架是首个原生适配流映射的端到端微调方案，无需事后蒸馏即可在少步推理下保持奖励对齐。在 ImageNet-256 与文生图上，WTF 奖励更高、多样性相当，训练算力最多减少 280 倍。
- 问题
- 流模型奖励微调依赖 KL 奖励倾斜，训练算力高且需事后蒸馏。
- 方法
- 用基于预训练漂移的最优传输正则替代 KL，把奖励微调变成流上的确定性最优控制，实现无模拟强化学习。
- 结果
- ImageNet-256 与文生图上奖励更高、多样性相当，训练算力最多减少 280 倍。
- 影响
- 让流映射模型能端到端后训练且少步推理不掉对齐，大幅降低生成模型对齐成本。
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