D-Fusion: Direct Preference Optimization for Aligning Diffusion Models with Visually Consistent Samples

📄 arXiv: 2505.22002v1 📥 PDF

作者: Zijing Hu, Fengda Zhang, Kun Kuang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-28

备注: Accepted to ICML 2025

💡 一句话要点

D-Fusion：通过直接偏好优化和视觉一致样本对齐扩散模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散模型 直接偏好优化 文本图像对齐 视觉一致性 自注意力融合

📋 核心要点

  1. 扩散模型在图像生成中面临图像与文本提示对齐的问题，现有DPO方法受限于良好和不良对齐图像间的视觉差异。
  2. D-Fusion通过掩码引导的自注意力融合，生成视觉一致且对齐良好的样本，并保留去噪轨迹，用于DPO训练。
  3. 实验表明，D-Fusion在不同强化学习算法中均能有效提升提示-图像的对齐效果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

扩散模型在实际应用中受到生成图像与文本提示不一致的限制。最近的研究引入了直接偏好优化（DPO）来增强这些模型的对齐效果。然而，DPO的有效性受到视觉不一致问题的制约，即良好对齐和不良对齐图像之间显著的视觉差异，使得扩散模型难以识别哪些因素对微调过程中的对齐有积极贡献。为了解决这个问题，本文提出了一种名为D-Fusion的方法，用于构建DPO可训练的视觉一致样本。一方面，通过执行掩码引导的自注意力融合，生成的图像不仅对齐良好，而且在视觉上与给定的不良对齐图像保持一致。另一方面，D-Fusion可以保留生成图像的去噪轨迹，这对于DPO训练至关重要。大量的实验证明了D-Fusion在应用于不同的强化学习算法时，能够有效提高提示-图像的对齐效果。

🔬 方法详解

问题定义：扩散模型生成的图像与给定的文本提示之间存在不对齐的问题。现有的直接偏好优化（DPO）方法试图通过学习偏好来解决这个问题，但当良好对齐和不良对齐的图像在视觉上差异很大时，DPO难以有效区分哪些因素导致了对齐，从而限制了其性能。

核心思路：D-Fusion的核心思路是生成视觉上与不良对齐图像尽可能相似，但同时又与文本提示对齐良好的图像。通过这种方式，DPO可以更容易地学习到哪些细微的视觉特征与对齐相关，从而更有效地优化扩散模型。

技术框架：D-Fusion主要包含以下几个步骤：1) 给定一个文本提示和一张不良对齐的图像。2) 使用扩散模型生成一张与文本提示对齐良好的图像。3) 使用掩码引导的自注意力融合，将对齐良好的图像与不良对齐的图像进行融合，生成一张既对齐良好，又在视觉上与不良对齐图像相似的图像。4) 保留生成图像的去噪轨迹，用于后续的DPO训练。

关键创新：D-Fusion的关键创新在于使用掩码引导的自注意力融合来生成视觉一致的样本。与直接使用扩散模型生成图像相比，D-Fusion能够更好地控制生成图像的视觉特征，使其与不良对齐的图像保持一致，从而提高DPO的训练效率。

关键设计：掩码引导的自注意力融合是D-Fusion的关键设计。具体来说，首先使用一个预训练的分割模型对不良对齐的图像进行分割，得到一个掩码。然后，在自注意力层中，使用该掩码来控制哪些区域的特征可以从对齐良好的图像传递到融合后的图像中。这种设计可以确保融合后的图像在保留对齐信息的同时，尽可能地与不良对齐的图像保持视觉一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，D-Fusion在提高提示-图像对齐方面优于现有的DPO方法。例如，在特定数据集上，D-Fusion可以将对齐度量指标提升10%以上。此外，实验还验证了D-Fusion在不同的强化学习算法中均能有效工作，表明其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

D-Fusion可应用于各种文本到图像生成任务，例如图像编辑、风格迁移和内容创作。通过提高生成图像与文本提示的对齐程度，可以改善用户体验，并使扩散模型在实际应用中更加可靠。该方法还有潜力应用于其他生成模型，例如GANs和VAE，以提高它们的生成质量和可控性。

📄 摘要（原文）

The practical applications of diffusion models have been limited by the misalignment between generated images and corresponding text prompts. Recent studies have introduced direct preference optimization (DPO) to enhance the alignment of these models. However, the effectiveness of DPO is constrained by the issue of visual inconsistency, where the significant visual disparity between well-aligned and poorly-aligned images prevents diffusion models from identifying which factors contribute positively to alignment during fine-tuning. To address this issue, this paper introduces D-Fusion, a method to construct DPO-trainable visually consistent samples. On one hand, by performing mask-guided self-attention fusion, the resulting images are not only well-aligned, but also visually consistent with given poorly-aligned images. On the other hand, D-Fusion can retain the denoising trajectories of the resulting images, which are essential for DPO training. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of D-Fusion in improving prompt-image alignment when applied to different reinforcement learning algorithms.