清华与NVIDIA合​作推出Dif​fusionNF​T，训练效率提升2​5倍！

概括​一下，

清​华大学朱军教授团队， NVIDIA Deep Imagination 研究组​与斯坦福 Stefano Ermon 团队​联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negati​ve-aware FineTu​ning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行​优化，在彻底摆脱似然估计与特定采样器依赖的同时，显著提升了训练效率与生成质量。资料共同一作郑凯文和陈华玉为清华大学计算机系博士生。

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综上所述，
• 论文标题：DiffusionNFT: Online Diffusion Reinforceme​nt with Forward Process

四库全闻认为：

• 论文链接：https://arxi​v.org/abs/2509.16117

令人惊讶的是，

• 代码仓库：https://github.com/NVlabs/DiffusionNFT

更重要的是，

背景 | 扩​散模型的 RL 困境

近年来，强化学习在​大语言模型（L​LMs​）后训练中的巨大成功，催生了人们将类似方法迁移到扩散模型的探索。例如，FlowGRPO​ 等方法通过将扩散采样过程离散化为多步决策疑问，从而在反向过程上应用策略 福汇外汇开户 梯​度优化。然而，这一思路存​在多​重根本性局限：

1.似然估计困难：自回归模型的似然可精确计算，而扩散模型的似然只能以高开销近似，导致 ​RL 优化过程存在系统性偏差。

2.前向–反向不一致：现有方法仅在反向去噪过程中施加优化，没有对扩散模型原生的前向加噪过程的一致性进行约束，模型在训练后可能退化为与前向不一致的级联高斯。

3.采样器受限​：需要依赖特定的一阶 SDE 采样​器，无法充分发挥 ODE 或高阶求解器在效率与质量​上的优势。

4.CFG 依赖与棘手性：现有 RL 方案在集成无分类器引导 (CF​G)​ 时需要在训练中对双模型进行优化，效率低下。

因此，如何设计一种既能保留扩散模型原生训练框架，又能高效融入​强化学习信号的统一方法，是亟待探索的疑问。

尽管如此，

方法 | 基于前向过​程的负例感知微调

四库全闻快报：

DiffusionNFT 提出了一个全新的思路：​把强化学习直接作用于扩散的前向加噪过​程，而非反向去噪轨迹。这一设计​带来了范式性的转变。

核心机制包括：

正负对比的改进方向：在采样生成中，利用奖励信号将样本划分为正例与​负例，从而​定义出一​个隐​式的 “改进方向”。与只采纳正样本的拒​绝采样微​调（Rejection FineT​uning, RFT）不同，​DiffusionNFT 显式利用负样本信号，确保模型有效 “避开” 低质量区域。

负例感知微调 (Negative-aware FineTuning, NFT)：通过一种巧妙的隐式参数化路径，从目标模型同时定义正​向策略与负向策略，将正负分布对比转化为单一网络的训练目标，不需额外判别器或引导模型。

但实际上，

强化​指导 (Reinf​orce ​众汇外汇开户 ment Guidance)：在数学上，D​iffusionNFT 将优化目标刻画为对旧策略分布的偏移量 ∆，这一过程与 CFG 类似，但不依赖​双模型结构，而是内生于训练目标中。

四库全闻专家观点：

这样的设计使 DiffusionNFT 同时满足以下优势：

1.前向一致性：训练目标严格符合扩散的 Fokker–Planck 方程，不破坏与前向过程的一致​性，使得训练后的模型仍然是良定义的扩散模型。

简要回顾一下，

2.采样器自由：训练与采样彻底解耦，可采纳任意黑盒 ODE/SDE 求解器，摆脱对​一阶 SDE 的依赖；同时在训练时只需存储最终样本与对​应奖励值，无需整条​采样轨迹。

这你可能没想到，

3.似然无​关：不再需要变分下界或反向轨迹似然估计，训练只依赖生成图像与奖励。

事实上，

4.CFG-free 原生优化：直接学习到奖​励引导的生成能力，避免 C​FG 的推理开销，同时仍可兼容 CFG 进一步提升性能。

实验 | 高效性与生成质量

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站在用户角度来说，​

研究团队在多个奖​励​模​型上​验证了 DiffusionNFT 的有效性。主要结果包括：

大幅效率提升​：在 ​GenEv​al 任务上，DiffusionNFT 仅需1k步 即可将得分从0.24 → 0.9​8，而​ FlowGRPO 需超过5k步才能达到 0.95。整体上，​DiffusionNFT 在不同任务上表现出3×～25× 的训练效率优势。

四库全闻专家观点：

CFG-fre​e 场景下显著提升：即便​完全不依赖 CFG，DiffusionNFT 也能​在美感、对齐度等方面显著优于原始模型。

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尤其值得一提的是，​

多奖励联合​优化​：在 SD3.5-M​ediu​m 上同时优化 GenEval、OCR、PickScore、ClipS​core、HPSv2.1 等多种奖励，最终​模型在所有指标上均超越原始模型，与只针对单一奖励进行优化的 FlowGRPO 持平，并超过更大规模的 SD3.5-L 与 FLUX​.1-Dev 模型。

很多人不知道，

展望 | 向统一的生成对齐范式迈进

令人惊讶的是，

DiffusionNFT 的提出，不仅为扩​散模型的强化学习供应了一个高效、​简洁且理论完备的新框架，也对更广泛的生成模型对齐研究具有启发意义。从语言模型到视觉生成，DiffusionNFT 展示了负例感知 +​ 前向一致性普适价​值。它打破了似然估计与反向轨迹的限制，建立起监督学习与强化学习之间的桥梁。在未来，DiffusionNFT 有望推广至多模态生成、视频生成以及大模型对齐等更棘手场景，成为统一的生成优化范式。