扩散模型条件生成创意国际象棋谜题
原文标题：Conditional Generation of Creative Chess Puzzles with Diffusion Models
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论文以国际象棋谜题生成为计算创造力与推理的测试平台，提出基于掩码扩散模型的条件生成方法，可按战术主题与部分棋盘局面进行条件控制。作者引入同步最佳着法预测辅助任务，并用改编自DDPO的强化学习框架优化，使唯一且符合主题的谜题产出提升89.1%。同时开源了首个国际象棋谜题生成模型权重。
- 问题
- 语言模型在强约束、反直觉的创意任务上表现差，国际象棋谜题改动一子即失效。
- 方法
- 用掩码扩散模型做条件生成，可按战术主题与部分局面控制，并引入同步最佳着法预测辅助任务及改编自DDPO的强化学习优化。
- 结果
- 辅助任务使解唯一性提升11.6%、主题条件准确率提升2.5%；RL训练使唯一且符合主题的谜题产出提升89.1%。
- 影响
- 证明扩散模型加RL可做可控创意生成，并开源首个国际象棋谜题生成模型权重，可直接用于谜题工具或创意基准。
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