Diffusers documentation
Обучение с подкреплением с помощью DDPO
Начало работы
Вывод
Использование конвейеров диффузии
Адаптеры и персонализация
Оптимизация и масштабирование
Базовая производительность
Скорость и память
Распределённый вывод
Квантование
Ускорение для конкретного оборудования
Методы сообщества
Модульные Diffusers
Обучение и дообучение
ОбзорСоздание набора данных для обученияАдаптация модели под новую задачуОбучение диффузионной модели
Рецепты моделей
Методы обучения
Textual InversionDreamBoothLoRACustom DiffusionLatent Consistency DistillationОбучение с подкреплением с помощью DDPO
NeMo AutomodelHugging Face JobsРесурсы
Внести вклад
API
You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like
regular pip install, checkout the latest stable version (v0.43.0).
Обучение с подкреплением с помощью DDPO
Вы можете дообучить Stable Diffusion на функции вознаграждения с помощью обучения с подкреплением, используя библиотеки 🤗 TRL и 🤗 Diffusers. Это делается с помощью алгоритма Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO), предложенного Black et al. в статье Training Diffusion Models with Reinforcement Learning, который реализован в 🤗 TRL с помощью DDPOTrainer.
Для получения дополнительной информации обратитесь к справочнику API DDPOTrainer и к статье в блоге Finetune Stable Diffusion Models with DDPO via TRL.