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发布时间:2025-06-22 浏览次数:

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  自适应熵损失函数的稳定作用:如图 6 所示,在没有熵损失的情况下,模型在经过 100 步的训练后会出现熵爆炸,同时 Reward 开始缓慢下降。另一方面,施加固定熵惩罚(–0.002)会使熵持续下降,并在第 80 步时过低,进而引发图片生成模式崩塌和奖励急剧下滑。这些现象凸显了在交错文本与图像的 RL 训练中,对于熵损失正则化设置的敏感性。相比之下,采用 ReasonGen-R1 提出的自适应熵损失能够将熵保持在最佳范围内,确保训练过程的稳定性以及奖励的稳定增长。

  图 7 展示了 ReasonGen-R1 推理链的模式。首先,它通过「感知」(sense)、「场景」(scene)和「自然」(natural)等高频词(在超过 140% 的 CoT 中出现)来奠定总体框架,强调整体语境和真实场景。接着,它细化视觉风格:诸如「柔和」(soft)、「高光」(highlights)、「氛围」(mood)和「流畅」(sleek)等词汇(均在超过 100% 的 CoT 中出现)用以描述光照质量、情感基调和质感。

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