arXiv · Computer Vision· Jiamu Bai, Jiaming Hu, Yanhong Wu, Zellux Wang·Oct 8, 2026, 12:00· 4 hr agoAI score34

扩散模型如何在测试时学习用户偏好以个性化图像生成

Personalize at Test Time: Learning User Preferences for Image Generation

AI brief

一项新研究提出从用户历史图像偏好对直接学习个性化奖励模型，以在推理时引导扩散模型生成更贴合个人偏好的图像。方法用自编码器将数百个视觉属性压缩为 50 个属性锚定偏好维度，并在 Bradley-Terry 模型下估计用户权重。