新国立、可灵AI与港科大联合提出DiffusionART算法

2026年10月30日，新加坡国立大学、可灵AI与香港科技大学研究团队联合提出名为DiffusionART的在线扩散模型强化学习算法，主要用于加速图像与视频生成的后训练。该方法通过在端点层面聚合奖励方向，消除因前向与反向速度场差异导致的一致性力，并借助两次微批次更新自适应引入恢复力。整体方案无需进行EMA（指数移动平均）调参，也无需构建可微奖励模型，提升了扩散模型后训练的效率与稳定性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。