腾讯混元发布SRPO技术，解决大模型图像生成中的过油难题

腾讯混元团队发布了SRPO技术，该技术旨在解决大模型生成图像中出现的“过油”问题，SRPO技术能够提升图像生成的品质和精度，使得生成的图像更加自然、逼真，这一技术的推出将有助于推动人工智能在图像生成领域的发展，为未来的智能图像生成提供更多可能性。

腾讯混元团队近日公布了一项重要技术突破 —— SRPO（Semantic Relative Preference Optimization，语义相对偏好优化），该方法为文生图模型提供了一种高效的强化学习优化方案，成功解决了开源模型Flux在生成人像时常见的皮肤“过油”问题，使人像真实感提升达3倍以上。

针对Flux.dev.1模型输出图像中人物肌肤质感过于油腻的现象，SRPO通过在线调整奖励机制、优化生成过程早期轨迹等手段，有效改善了视觉质量。相比传统方法依赖固定奖励模型的方式，SRPO展现出更强的灵活性和适应性。

在文生图领域，传统的在线强化学习方法如ReFL和DRaFT虽具备较高的训练效率，但严重依赖预先训练的奖励模型。这类模型不仅需要大量标注数据进行训练，成本高昂，且泛化能力有限，难以满足复杂多变的高质量后训练需求。

为此，腾讯混元团队联合香港中文大学（深圳）与清华大学共同提出SRPO，引入语义偏好的动态调节机制，实现对奖励模型的实时优化。

具体而言，SRPO通过向奖励模型注入特定控制提示词（例如“真实感”、“自然肤色”等），引导其关注图像生成中的关键质量维度。实验表明，这些语义信号能显著增强模型在真实度方面的判断能力，从而更精准地指导生成过程。

然而研究人员发现，仅依靠正向语义引导容易引发“奖励破解”现象，即模型可能通过捷径欺骗奖励函数，导致生成结果失真。为此，团队创新性地提出了“语义相对偏好优化”策略：同时使用正向与负向语义提示作为对比信号，利用负向梯度抑制奖励模型的固有偏差，保留真正有意义的语义差异偏好。

此外，团队还设计了Direct-Align策略，通过对输入图像施加可控噪声，并以该噪声作为“参考锚点”，在单步推理中完成图像重建。这一机制大幅降低了重建误差，提升了奖励信号传递的准确性，使得对生成轨迹前半段的优化成为可能，有效缓解了过拟合问题。

SRPO在训练效率方面表现极为突出，仅需10分钟训练即可超越DanceGRPO的性能表现。

在定量评估中，SRPO达到当前最优（SOTA）水平，人类评审结果显示其在图像真实感与美学质量上的优秀率提升超过3倍，训练耗时相较DanceGRPO减少75倍。

• 论文链接：Directly Aligning the Full Diffusion Trajectory with Fine-Grained Human Preference