YINYANG-ALIGN: Benchmarking Contradictory Objectives and Proposing Multi-Objective Optimization based DPO for Text-to-Image Alignment

📄 arXiv: 2502.03512v2 📥 PDF

作者: Amitava Das, Yaswanth Narsupalli, Gurpreet Singh, Vinija Jain, Vasu Sharma, Suranjana Trivedy, Aman Chadha, Amit Sheth

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-02-10)

💡 一句话要点

YinYangAlign：提出基于多目标优化的DPO方法，提升文本到图像对齐的基准框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到图像生成 对齐 直接偏好优化 多目标优化 基准框架

📋 核心要点

  1. 现有T2I系统在文本与图像对齐方面存在不足，容易产生不符合用户意图甚至违反伦理道德的图像。
  2. YinYangAlign框架通过量化T2I系统在六个矛盾目标上的表现，并结合多目标优化DPO方法，提升对齐效果。
  3. 该研究构建了包含人工提示、对齐/未对齐图像的数据集，为T2I对齐研究提供了基准和评估工具。

📝 摘要（中文）

文本到图像（T2I）系统中精确的对齐至关重要，它确保生成的视觉效果不仅准确地概括了用户的意图，而且符合严格的伦理和美学标准。诸如谷歌Gemini的失败案例表明，错位的输出会引发公众的强烈反对，这突显了强大的对齐机制的关键需求。相比之下，大型语言模型（LLM）在对齐方面取得了显著的成功。研究人员渴望将类似的对齐技术（如直接偏好优化（DPO））应用于T2I系统，以提高图像生成的保真度和可靠性。我们提出了YinYangAlign，这是一个先进的基准框架，它系统地量化了T2I系统的对齐保真度，解决了六个基本且内在矛盾的设计目标。每对目标都代表了图像生成中的基本张力，例如平衡对用户提示的遵守与创造性的修改，或在保持多样性的同时保持视觉连贯性。YinYangAlign包括详细的公理数据集，其中包含人工提示、对齐（选择）的响应、未对齐（拒绝）的AI生成输出以及对潜在矛盾的解释。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本到图像生成模型中对齐问题，即生成的图像未能准确反映用户输入的文本提示，并且可能违反伦理或美学标准。现有方法难以在多个相互矛盾的目标之间取得平衡，例如，既要保证图像与文本提示的一致性，又要保持图像的多样性和创造性。

核心思路：论文的核心思路是构建一个基准框架YinYangAlign，用于系统地评估T2I模型在六个相互矛盾的目标上的对齐能力。同时，论文提出一种基于多目标优化的DPO方法，旨在更好地平衡这些矛盾的目标，从而提高图像生成的质量和对齐度。

技术框架：YinYangAlign框架包含以下几个主要组成部分：1) 六个相互矛盾的设计目标，例如“提示一致性 vs. 创造性修改”和“多样性 vs. 视觉连贯性”；2) 详细的公理数据集，包含人工提示、对齐（选择）的响应、未对齐（拒绝）的AI生成输出以及对潜在矛盾的解释；3) 基于多目标优化的DPO方法，用于训练T2I模型，使其能够在多个目标之间取得更好的平衡。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了YinYangAlign基准框架，能够系统地量化T2I模型的对齐能力，并揭示了不同目标之间的矛盾关系；2) 提出了一种基于多目标优化的DPO方法，能够更好地平衡这些矛盾的目标，从而提高图像生成的质量和对齐度。与现有方法相比，该方法能够更全面地评估和提升T2I模型的对齐能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的六个矛盾目标，涵盖了T2I对齐的多个重要方面；2) 包含丰富标注信息的公理数据集，为模型训练和评估提供了高质量的数据支持；3) 多目标优化DPO方法的具体实现细节，例如如何定义和优化多个目标函数，以及如何平衡不同目标之间的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

YinYangAlign框架通过量化T2I系统在六个矛盾目标上的表现，揭示了现有模型在对齐方面的不足。提出的多目标优化DPO方法，在多个对齐指标上均优于现有基线方法，尤其是在平衡矛盾目标方面表现突出，有效提升了图像生成的质量和对齐度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升各种文本到图像生成模型的性能，尤其是在需要高度对齐和符合伦理规范的场景下，例如广告设计、艺术创作、教育内容生成等。通过提高图像生成的准确性和可靠性，可以减少因图像误导或不当内容引起的负面影响，并促进AI技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Precise alignment in Text-to-Image (T2I) systems is crucial to ensure that generated visuals not only accurately encapsulate user intents but also conform to stringent ethical and aesthetic benchmarks. Incidents like the Google Gemini fiasco, where misaligned outputs triggered significant public backlash, underscore the critical need for robust alignment mechanisms. In contrast, Large Language Models (LLMs) have achieved notable success in alignment. Building on these advancements, researchers are eager to apply similar alignment techniques, such as Direct Preference Optimization (DPO), to T2I systems to enhance image generation fidelity and reliability. We present YinYangAlign, an advanced benchmarking framework that systematically quantifies the alignment fidelity of T2I systems, addressing six fundamental and inherently contradictory design objectives. Each pair represents fundamental tensions in image generation, such as balancing adherence to user prompts with creative modifications or maintaining diversity alongside visual coherence. YinYangAlign includes detailed axiom datasets featuring human prompts, aligned (chosen) responses, misaligned (rejected) AI-generated outputs, and explanations of the underlying contradictions.