迭代反馈学习，让AI画图更懂复杂指令
IterComp 是一个面向文本到图像生成的开源框架，核心解决复杂组合生成问题（如多物体、属性绑定、空间关系等）。它提出迭代组合感知反馈学习方法，从模型库中收集多种模型（如 SD、DALL-E 等）的生成结果，利用奖励模型和 DPO 算法进行迭代优化，使基础扩散模型逐步提升组合生成能力。项目提供完整训练和推理代码，支持用户自定义模型库和奖励模型，并附带基准测试和评估脚本。其创新在于将反馈学习与组合感知结合，通过多轮迭代让模型在复杂提示下生成更准确、更符合语义的图像，适用于需要精细控制生成内容的场景。
DPO for T2I (Diffusion-DPO)、Compositional Diffusion (CompositionalGAN)、RLHF for Diffusion (DDPO)
IterComp 是图像领域的开源项目，由 YangLing0818 开发，2024 年首次发布。
它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 202。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-04。MIT许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：研究复杂文本到图像生成算法。同类可对比的替代方案包括 DPO for T2I (Diffusion-DPO)、Compositional Diffusion (CompositionalGAN)、RLHF for …。
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