腾讯在AI图像生成领域的重大突破

腾讯混元研究团队开发了语义相对偏好优化(SRPO)新技术，能显著提升AI生成图像的真实感。该技术专门针对Flux等主流开源模型常出现的角色皮肤不自然"油腻"现象进行优化。

AI图像真实感的挑战

随着数字艺术普及，市场对高质量AI生成视觉内容的需求激增。但现有文生图模型常会产生过度光滑、人工痕迹明显的角色皮肤——研究者称之为"油腻"效应。

SRPO技术原理

这项突破源于腾讯与香港中文大学（深圳）、清华大学的合作。SRPO通过以下方式引入语义偏好概念：

• 使用控制提示词（如"真实感"）调整奖励模型目标
• 采用正负向词语引导平衡奖励偏差
• 运用Direct-Align策略实现更好的噪声控制

团队发现传统方法仅关注生成后期会导致过拟合。其创新方案通过注入可控噪声作为重建参考点来解决这一问题。

惊人的效率提升

SRPO展现出前所未有的训练效率：

• 真实感/美学评分提升3倍
• 比传统方法快75倍（仅需10分钟）
• 性能超越现有DanceGRPO方案

该技术通过优化生成早期阶段，在保持精确奖励信号传递的同时避免了高频信息过拟合。

未来影响

这项技术进步将通过以下方式革新数字艺术创作：

• 提供更自然的角色渲染效果
• 减少后期处理需求
• 为艺术家和开发者开辟新的创作可能

研究成果已在腾讯项目页面公开发布。

核心要点：

• SRPO解决AI生成图像的"油腻皮肤"问题
• 采用语义偏好优化和Direct-Align策略
• 以极短训练时间实现画质飞跃
• 有望变革数字艺术与内容创作流程