InstructEngine: Instruction-driven Text-to-Image Alignment
作者: Xingyu Lu, Yuhang Hu, YiFan Zhang, Kaiyu Jiang, Changyi Liu, Tianke Zhang, Jinpeng Wang, Chun Yuan, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Di Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-04-14 (更新: 2025-04-21)
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
InstructEngine：指令驱动的文本到图像对齐框架，提升生成质量。
🎯 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 偏好对齐 强化学习 多模态学习 数据增强 自动化标注 交叉验证
📋 核心要点
- 现有文本到图像模型依赖人工标注偏好数据进行对齐，成本高昂且reward模型引入额外计算。
- InstructEngine通过自动构建文本-图像偏好对，并引入交叉验证对齐方法，提升数据效率。
- 实验表明，InstructEngine显著提升了SD v1.5和SDXL的性能，并更符合人类偏好。
📝 摘要（中文）
本文提出InstructEngine框架，旨在提升文本到图像模型的偏好对齐，克服现有方法在数据和算法上的局限性。针对标注成本高昂的问题，InstructEngine首先构建了文本到图像生成任务的分类体系，并在此基础上开发了自动数据构建流程。该流程利用先进的大型多模态模型和人工定义的规则，生成了2.5万个文本-图像偏好对。此外，本文还引入了交叉验证对齐方法，通过将语义相似的样本组织成相互可比较的配对，提高了数据效率。在DrawBench上的评估表明，InstructEngine使SD v1.5和SDXL的性能分别提高了10.53%和5.30%，优于最先进的基线方法。消融研究证实了InstructEngine各个组件的有效性。人工评估中超过50%的胜率也证明InstructEngine更好地与人类偏好对齐。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到图像模型依赖于人工标注的偏好数据进行对齐，这导致了高昂的标注成本，限制了模型的可扩展性。此外，使用reward模型进行训练会消耗额外的计算资源，并且无法保证reward模型的准确性。现有方法还忽略了文本的价值，仅将图像反馈作为比较信号，导致效率低下和信号稀疏。
核心思路：InstructEngine的核心思路是通过自动化的数据构建流程和交叉验证对齐方法来解决上述问题。自动化数据构建流程降低了对人工标注的依赖，而交叉验证对齐方法则提高了数据的使用效率，从而提升模型的性能。
技术框架：InstructEngine框架主要包含两个阶段：数据构建阶段和模型对齐阶段。在数据构建阶段，首先构建文本到图像生成任务的分类体系，然后利用大型多模态模型和人工定义的规则自动生成文本-图像偏好对。在模型对齐阶段，使用生成的偏好数据和交叉验证对齐方法来微调文本到图像模型。
关键创新：InstructEngine的关键创新在于其自动化的数据构建流程和交叉验证对齐方法。自动化的数据构建流程显著降低了对人工标注的依赖，使得可以低成本地生成大规模的偏好数据。交叉验证对齐方法通过将语义相似的样本组织成相互可比较的配对，提高了数据的使用效率，从而提升了模型的性能。
关键设计：在数据构建阶段，使用了大型多模态模型（具体模型未知）来评估生成图像与文本描述的匹配程度，并根据人工定义的规则过滤和筛选生成的偏好对。交叉验证对齐方法的具体实现细节（例如，如何定义语义相似性，如何构建可比较的配对）在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
InstructEngine在DrawBench数据集上取得了显著的性能提升。具体而言，InstructEngine使SD v1.5的性能提高了10.53%，使SDXL的性能提高了5.30%，优于现有的state-of-the-art基线方法。此外，人工评估结果表明，InstructEngine生成的图像更符合人类的偏好，胜率超过50%。这些结果表明InstructEngine在提升文本到图像模型的性能和对齐人类偏好方面具有显著的优势。
🎯 应用场景
InstructEngine可广泛应用于各种文本到图像生成任务，例如艺术创作、产品设计、游戏开发等。通过提升生成图像与文本描述的对齐程度，InstructEngine可以帮助用户更轻松地生成符合其需求的图像，从而提高工作效率和创造力。该研究的成果也有助于推动文本到图像生成技术的发展，并为未来的研究提供新的思路。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning from Human/AI Feedback (RLHF/RLAIF) has been extensively utilized for preference alignment of text-to-image models. Existing methods face certain limitations in terms of both data and algorithm. For training data, most approaches rely on manual annotated preference data, either by directly fine-tuning the generators or by training reward models to provide training signals. However, the high annotation cost makes them difficult to scale up, the reward model consumes extra computation and cannot guarantee accuracy. From an algorithmic perspective, most methods neglect the value of text and only take the image feedback as a comparative signal, which is inefficient and sparse. To alleviate these drawbacks, we propose the InstructEngine framework. Regarding annotation cost, we first construct a taxonomy for text-to-image generation, then develop an automated data construction pipeline based on it. Leveraging advanced large multimodal models and human-defined rules, we generate 25K text-image preference pairs. Finally, we introduce cross-validation alignment method, which refines data efficiency by organizing semantically analogous samples into mutually comparable pairs. Evaluations on DrawBench demonstrate that InstructEngine improves SD v1.5 and SDXL's performance by 10.53% and 5.30%, outperforming state-of-the-art baselines, with ablation study confirming the benefits of InstructEngine's all components. A win rate of over 50% in human reviews also proves that InstructEngine better aligns with human preferences.