AI智能摘要
直接偏好优化（DPO）是一种创新的文本到图像生成模型对齐技术，通过优化人类偏好比较数据直接对齐扩散模型与人类审美偏好，无需强化学习流程。DPO全家桶包含基础画质增强组件ClearVAE_V2.3_fp16.safetensors，以及针对Stable Diffusion1.5和XL系列的优化模型如sd_v15_dpo_lora_v1.safetensors、sd_v15_unet_dpo_offset_v1.safetensors、sd_xl_dpo_lora_v1.safetensors和sd_xl_unet_dpo_offset_v1.safetensors。
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直接偏好优化（Direct Preference Optimization，简称DPO）是一种创新的文本到图像生成模型对齐技术。该方法通过直接优化人类偏好比较数据，将扩散模型与人类审美偏好精准对齐，无需复杂的强化学习流程。DPO能够有效对模型进行微调，使其生成结果更符合人类的视觉偏好和审美标准。
模型清单
基础画质增强组件
ClearVAE_V2.3_fp16.safetensors– 高性能VAE解码器，显著提升图像清晰度和细节表现
Stable Diffusion 1.5系列优化
sd_v15_dpo_lora_v1.safetensors– SD1.5版本的DPO LoRA适配器sd_v15_unet_dpo_offset_v1.safetensors– SD1.5 UNet网络的DPO偏移量模型
Stable Diffusion XL系列优化
sd_xl_dpo_lora_v1.safetensors– SDXL版本的DPO LoRA适配器sd_xl_unet_dpo_offset_v1.safetensors– SDXL UNet网络的DPO偏移量模型
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