SFT+RL双管齐下：ReasonGen-R1如何破解文生图“指令不遵”难题？

市场资讯06-16

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ReasonGen-R1 模型架构概览。ReasonGen-R1通过监督微调（SFT）以及强化学习（RL）使得模型可以先进行链式推理，再生成最终图片。强化学习阶段通过 Group Relative Policy Optimization（GRPO）进一步优化模型输出。为了有效评价生成输出图像的质量和输入文本-输出图像的一致性，ReasonGen-R1 采用了预训练视觉语言模型 Qwen-2.5-VL-7B 作为奖励模型，让其对于每个输出图片，根据图片以及输入文本是否一致，给出 0、1 奖励。图2. ReasonGen-R1强化学习框架概览。此外，为确保训练稳定性，ReasonGen-R1 提出了一种改进的自适应熵损失函数，该损失函数能够将输出 token 的熵动态调节到目标熵附近，有效防止了在文本图像混合强化训练过程中训练不稳定导致模式崩塌的问题。图3. 自适应熵损失中用于更新熵损失参数的loss functionReasonGen-R1 实验结果团队基于 Janus-Pro-7B 模型对 ReasonGen-R1 进行了全方面测试，选取了三个图像生成语义遵循指标：GenEval、DPG-Bench 以及 T2I-Benchmark。如图 4 所示，ReasonGen-R1 在所有指标上都较基座模型有了显著的提升。这些结果表明，将文本推理通过 SFT-RL 的框架应用于图片生成，能够显著提升自回归图像生成模型的性能。图4. 左图：基座模型Janus-Pro-7B和ReasonGen-R1生成图像可视化比较；右图：三个指令遵循指标上的表现比较。ReasonGen-R1在所有指标上均超过了基座模型，体现了指令遵循能力的巨大提升。为深入探讨 ReasonGen-R1 各个模块的贡献，研究还进行了以下消融实验：SFT 阶段的作用：为了测试 SFT 阶段对于模型最终性能的影响，ReasonGen-R1 对比了直接强化学习的结果。如表 1 所示，仅使用强化学习（RL）而未进行监督微调（SFT）时，模型表现显著下降，证明了 SFT 阶段对模型后续强化学习阶段的重要性。奖励模型规模影响：实验还对比了不同大小的奖励模型。如表 1 所示，较小规模的奖励模型（Qwen-2.5-VL-3B）无法提供足够精准的反馈信号，严重影响强化学习阶段的表现。因此，选择高精度、大规模的奖励模型至关重要。表1. ReasonGen-R1在GenEval指标上对于架构设计的消融实验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6. 对于各个熵正则化策略在强化学习中的效果比较ReasonGen-R1 CoT 分析图7. 1000次CoT输出中的单词频率。只有出现频率高于20%的单词被展示。出现频率最高的三个’a, an, the’被移除以关注保护更多信息的词语图 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。更关键的是，“突出”（highlighting）和“强调”（emphasizing）这两个词各自在至少 70% 的 CoT 中出现，表明模型有意识地聚焦于主要主体。这揭示出 ReasonGen-R1 不仅仅是在描述物体，而是在主动规划构图焦点。除了核心词汇外，ReasonGen-R1 还运用了大量修饰词——“背景”（background）用于建立环境氛围；“特征”（features）用于突出显著视觉元素；“宁静”（calm）用于渲染平和氛围；“瞬间”（moments）用于传达时间抓拍感；“捕捉”（captured）用于强调摄影真实感；等等——以在每条推理序列中注入细腻的、情境化的细节。总体而言，ReasonGen-R1 的推理链通过场景框架、风格细节、主体聚焦和细节修饰等要素，有效地引导了图像生成过程。\n\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)","isDev":false,"isTTM":false,"deviceId":"web-server-community-laohu8-v3","version":"4.35.12","shortVersion":"4.35.12","platform":"web","vendor":"web","appName":"laohu8","isIOS":false,"isAndroid":false,"isTiger":false,"isTHS":false,"isWeiXin":false,"isWeiXinMini":false,"isWeiBo":false,"isQQ":false,"isBaiduSwan":false,"isBaiduBox":false,"isDingTalk":false,"isToutiao":false,"isOnePlus":false,"isHuaWei":false,"isXiaomi":false,"isXiaomiWebView":false,"isOppo":false,"isVivo":false,"isSamsung":false,"isMobile":false},"href":"/m/news/2543678781","isCrawlerRequest":true}