Reliable_AD

用人类反馈调教扩散模型，让广告图生成更靠谱

Reliable_AD 是一个面向广告图像生成的可靠化工具，基于 ECCV 2024 论文实现。它解决的是扩散模型在广告场景中生成图像时缺乏可靠性和对齐性的问题，即生成的图像可能不符合广告文案或用户意图。核心能力是引入人类反馈（Human Feedback）来优化扩散模型，通过 RLHF（基于人类反馈的强化学习）机制，让模型在生成广告图像时更好地遵循文本描述和视觉美学要求。项目提供了完整的训练和推理代码，支持自定义数据集，并集成 diffusers 库，方便研究者复现和扩展。其创新点在于将人类反馈信号融入扩散模型的训练过程，从而提升生成图像与广告文案的相关性、视觉吸引力和可靠性。