腾讯混元公布 SRPO 技术，解决大模型生图“过油”问题

腾讯混元团队发布了最新研究成果 —— SRPO（Semantic Relative Preference Optimization，语义相对偏好优化），主要提供了文生图模型的强化算法，解决了开源文生图模型Flux的皮肤质感“过油”的问题，能让人像真实感提升3倍。

根据介绍，针对Flux.dev.1模型生成的人物质感“过油”的问题，SRPO 通过在线调整奖励偏好，优化早期生成轨迹等手段很好的解决了这个问题。

文生图领域传统的在线强化学习方法（如ReFL，DRaFT）虽展现极高的训练效率，但强依赖一个预先训练好的奖励模型。这些奖励模型除了需要耗费大量的成本收集数据外，还面临泛化性差的问题，通常难以满足多样化，高质量的后训练需求。

为了解决这个问题，腾讯混元团队联合香港中文大学（深圳）和清华大学提出了：语义相对偏好优化，通过语义偏好实现奖励模型的在线调整。

具体来说，SRPO通过为奖励模型添加特定的控制提示词（如“真实感”）来定向调整其优化目标。实验结果显示，这些控制词可以显著增强奖励模型在真实度等特定维度的优化能力。

研究人员进一步发现，单纯的语义引导仍存在奖励破解（rewardhacking）的风险。针对这一问题，团队提出创新的“语义相对偏好优化”策略：同时使用正向词和负向词作为引导信号，通过负向梯度有效中和奖励模型的一般性偏差，同时保留语义差异中的特定偏好。

并提出了Direct-Align策略，对输入图像进行可控的噪声注入，随后通过单步推理，借助预先注入的噪声作为“参考锚点”进行图像重建。这种方法显著降低了重建误差，实现更精准的奖励信号传导。从而支持对生成轨迹的前半段进行优化，解决过拟合问题。

SRPO具有极高的训练效率，只需10分钟训练即可全面超越DanceGRPO的效果。

SRPO 定量指标达SOTA水平，人类评估的真实度和美学优秀率提升超过3倍，训练时间相比DanceGRPO降低75倍。

• 论文链接：Directly Aligning the Full Diffusion Trajectory with Fine-Grained Human Preference