混元基础模型团队 投稿

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图像生成不光要好看，更要高效。

混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO，该框架通过结合随机微分方程（SDE）和常微分方程（ODE），利用混合采样策略的灵活性，简化了MDP中的优化流程，从而提升了效率的同时还增强了性能。

基于MixGRPO，研究人员提出了一个更快的变体MixGRPO-Flash，在保持相近性能的同时进一步提升了训练效率。

MixGRPO在人类偏好对齐的多个维度上均表现出显著提升，效果和效率均优于DanceGRPO，训练时间降低近50%。值得注意的是，MixGRPO-Flash可将训练时间进一步降低71%。

开源代码请参考文末链接。

MixGRPO模型解析

GRPO中的ODE-SDE混合采样

近年来，文本到图像（Text-to-Image，T2I）任务的最新进展表明，通过在后训练阶段引入基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）策略以最大化奖励，流匹配模型的性能得到了显著提升。

具体而言，基于组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization，GRPO）的方法近期被提出，能够实现与人类偏好的最佳对齐。

当前概率流模型中的GRPO方法，如Flow-GRPO和DanceGRPO，在每个去噪步骤中利用随机微分方程（Stochastic Differential Equations，SDE）采样引入图像生成的随机性，以解决RLHF中对随机探索的依赖。

它们将去噪过程建模为随机环境下的马尔可夫决策过程（MDP），并使用GRPO优化整个状态-动作序列。

然而，由于去噪迭代过程带来的巨大开销，这显著降低了训练速度。

具体来说，为了计算后验概率的比值，必须分别使用旧策略模型

和新策略模型

独立完成全步骤采样。

虽然DanceGRPO提出了随机选择部分去噪步骤进行优化的方法，但研究团队在图1中的实证分析表明，随着所选子集规模的缩小，性能会出现显著下降。

图1.不同优化去噪步骤数量下的性能对比

根据Flow-GRPO，流匹配中的SDE采样可以被构建为一个随机环境下的马尔可夫决策过程（MDP）

。

在采样过程中，智能体生成一条轨迹，定义为

，并获得奖励

。

在MixGRPO中，研究团队提出了一种结合SDE与ODE的混合采样方法。MixGRPO定义了一个区间

，它是去噪时间范围

的子区间，满足

。

在去噪过程中，他们在区间

内采用SDE采样，区间外采用ODE采样，且区间

会随着训练过程从

逐步移动到0（见图2）。

图2.不同采样策略下采样图像的t-SNE可视化

MixGRPO将智能体的随机探索空间限制在区间

内，将MDP的序列长度缩短为子集

，并仅对该子集进行强化学习（RL）优化：

MDP中的其他设置保持不变。MixGRPO不仅降低了计算开销，同时也减轻了优化难度。接下来，研究团队推导MixGRPO的具体采样形式和优化目标。

对于确定性的概率流ODE，其形式如下：

其中，

是称为漂移系数的向量值函数，

是称为扩散系数的标量函数。

是时刻

的得分函数。

根据Fokker-Planck方程(risken1996fokker)，song2020score证明了式（2）具有以下等价的概率流SDE，该SDE在每个时间点

保持相同的边际分布：

在MixGRPO中，研究团队将ODE和SDE混合用于采样，具体形式如下：

具体来说，对于Flow Matching（FM），尤其是Rectified Flow（RF），采样过程可以看作是一个确定性的ODE：

式（5）实际上是式（2）的一个特例，其中速度场

。因此，他们可以推导出RF的ODE-SDE混合采样形式如下：

在RF框架中，模型用于预测确定性ODE的速度场，表示为

。根据liu2025flow，score函数表示为

。噪声的标准差表示为

。

根据标准维纳过程的定义，他们使用

对SDE采用Euler-Maruyama离散化，对ODE采用Euler离散化，设

为包含从

到

之间所有时间步的集合，他们构建了MixGRPO中的最终去噪过程如下：

MixGRPO中的训练过程与Flow-GRPO和DanceGRPO类似，但他们仅需对区间

内采样的时间步进行优化。最终的训练目标表示为：

其中，

称为策略比率（policy ratio），

为优势函数（advantage score）。研究团队设定

，

其中，

由奖励模型提供。

需要注意的是，研究团队省略了KL Loss。

尽管KL Loss在一定程度上可以缓解reward hacking问题，但受flow_grpo_issue7的启发，他们在测试阶段采用混合模型采样（mixed model sampling），这能够显著解决奖励劫持问题（详见附录A）。

与对所有时间步进行优化相比，MixGRPO降低了策略

的函数评估次数（NFE，Number of Function Evaluations）。

然而，策略

的NFE并未减少，因为需要完整推理以获得用于奖励计算的最终图像。

对于旧策略模型的采样加速，研究团队将在后面通过引入高阶求解器进行优化。

综上所述，混合ODE-SDE采样在显著降低计算开销的同时，保证了采样过程不会偏离单独ODE或SDE采样在每个时间步的边际分布，这得益于概率流（probability flow）的等价性。

作为优化调度器的滑动窗口

实际上，区间

在训练过程中可以是非固定的。沿着离散的去噪时间步序列

，MixGRPO 定义了一个滑动窗口

，并且仅在该窗口内的时间步上进行优化。

其中，

是滑动窗口的左边界，

是表示窗口大小的超参数。滑动窗口的左边界

会随着训练的进行而移动。

在实验中，研究团队发现窗口大小

、移动间隔

以及窗口步长

都是关键的超参数。

通过消融研究（详见实验4.4.1），他们确定了最优的参数设置。当总采样步数

时，最佳性能对应的参数为

、

和

。详细的滑动窗口策略及MixGRPO算法可参见算法1。

算法1.MixGRPO的训练过程

限制在滑动窗口内使用SDE采样，不仅保证了生成图像的多样性，还使模型能够集中精力优化该窗口内的流动。沿着去噪方向的移动反映了概率流从强到弱的随机性，如图2所示。

这本质上是一种贪心策略，类似于强化学习中为处理奖励而分配折扣因子的做法，即在早期过程给予来自更大搜索空间的奖励更高的权重。

研究团队发现，即使滑动窗口保持不动（Frozen），仅优化较早的时间步，MixGRPO依然能够取得良好效果，尤其是在ImageReward和UnifiedReward指标上表现突出。

基于此直觉，他们还提出了如下的指数衰减策略，使得

随去噪步数的增加而减小，从而使模型能够更专注于在更大搜索空间内进行优化。

其中，

是初始移动间隔，

是衰减因子，

是控制衰减开始时机的阈值。指数函数

计算的是

，而修正线性单元

定义为

。

开销与性能之间的权衡

MixGRPO在滑动窗口内采用SDE采样，窗口外则采用ODE采样，从而允许使用高阶ODE求解器加速GRPO训练时的采样过程。

利用ODE采样的时间步被划分为滑动窗口之前和之后两部分。

滑动窗口之后的时间步仅影响奖励计算，而窗口之前的时间步既影响奖励，也会对策略比率计算中的累积误差产生贡献。

因此，研究团队重点关注滑动窗口之后时间步的加速。

gao2025diffusionmeetsflow已证明流匹配模型（FM）的ODE采样与DDIM等价，且上述过程也表明扩散概率模型（DPM）与FM在去噪过程中共享相同的ODE形式。

因此，专为DPM采样加速设计的高阶ODE求解器，如DPM-Solver系列、UniPC，同样适用于FM。

研究团队已将DPM-Solver++重新形式化，以便在FM框架中应用于 ODE 采样加速，详细推导见附录B。

通过应用高阶求解器，他们实现了GRPO训练过程中对

采样的加速，这本质上是在计算开销与性能之间的权衡。

过度加速会导致时间步数减少，必然引起图像生成质量下降，进而在奖励计算中积累误差。

实践中研究团队发现，二阶DPM-Solver++足以显著加速，同时保证生成图像与人类偏好高度一致。

最终，他们采用了渐进式和冻结式滑动窗口策略，提出了MixGRPO-Flash和MixGRPO-Flash*。算法的详细描述见附录C。这些方法相比MixGRPO实现了更大程度的加速，同时在性能上也优于DanceGRPO。

MixGRPO多方面表现最佳

实验设置

数据集

研究团队使用HPDv2 数据集中提供的提示词进行实验，该数据集是 HPS-v2 基准的官方数据集。

训练集包含103,700条提示词；实际上，MixGRPO 在仅使用9,600条提示词训练一个epoch后，就已取得良好的人类偏好对齐效果。

测试集包含400条提示词。提示词风格多样，涵盖四种类型：“动画”（Animation）、“概念艺术”（Concept Art）、“绘画”（Painting）和“照片”（Photo）。

模型

继承自DanceGRPO，研究团队采用基于流匹配的先进文本生成图像模型 FLUX.1 Dev作为基础模型。

开销评估

在评估计算开销时，研究团队采用了两个指标：函数调用次数（NFE）和训练过程中每次迭代的时间消耗。

NFE分为

和

两部分。

表示用于计算策略比率和生成图像的参考模型的前向传播次数；

则是仅用于计算策略比率的策略模型的前向传播次数。

此外，GRPO每次迭代的平均训练时间能够更准确地反映加速效果。

表现评估

研究团队使用四个奖励模型作为训练中的奖励指导及性能评估指标，分别是HPS-v2.1、Pick Score、ImageReward和Unified Reward。

这些指标均基于人类偏好，但侧重点不同，例如ImageReward强调图文对齐和图像保真度，而Unified Reward更关注语义层面。

DanceGRPO也证明了多奖励模型的使用能带来更优效果。为验证MixGRPO的鲁棒性，研究团队同样遵循DanceGRPO，进行了仅使用HPS-v2.1单一奖励以及结合HPS-v2.1与CLIP Score的多奖励对比实验。

在训练时采样方面，首先对均匀分布的时间步

进行变换，计算

，然后定义

。

其中，

作为缩放参数，采样总步数设为

。

在GRPO训练中，模型针对每个提示词生成12张图像，并将优势函数裁剪到区间

内。需要特别说明的是，研究团队采用了3步梯度累积，这意味着在一次训练迭代中实际进行了

次梯度更新。

对于滑动窗口的指数衰减策略（见公式11），他们经验性地设置参数为

和

。此外，当多个奖励模型联合训练时，各奖励模型的权重均等分配。

在训练设置上，所有实验均在32块Nvidia GPU上进行，批量大小为1，最大训练迭代次数为300次。

优化器采用AdamW(loshchilov2017decoupled)，学习率设为1e-5，权重衰减系数为0.0001。训练过程中使用混合精度，采用bfloat16（bf16）格式，而主权重参数保持全精度（fp32）。

主实验

在主实验中，四个基于人类偏好的奖励模型按照优势函数（advantages）进行了加权聚合，具体算法见算法1。

研究啊团队对MixGRPO与DanceGRPO的开销和性能进行了对比评估，结果汇总于表1。

表1.计算开销与性能的对比结果显示

官方DanceGRPO采用的函数调用次数为

，为保证公平性，他们同时测试了

的DanceGRPO。

对于MixGRPO-Flash，他们评估了渐进式（progressive）和冻结式（frozen）两种策略，并且为了公平起见，也对DanceGRPO采用了冻结式策略。

研究团队选取了多个场景提示语，对FLUX.1 Dev、官方配置的DanceGRPO以及MixGRPO的生成结果进行了可视化展示，见图3。

图3.定性比较

结果表明，MixGRPO在语义表达、美学效果及文本-图像对齐度方面均取得了最佳表现。

图4展示了在

条件下，DanceGRPO、MixGRPO及MixGRPO-Flash的对比结果。

可以观察到，在相同开销下，MixGRPO的表现优于DanceGRPO；同时MixGRPO-Flash通过加速采样

，在降低开销的同时，生成图像的质量依然与人类偏好保持高度一致。

图4.不同训练时采样步数的定性比较

沿用DanceGRPO的实验设计，研究团队还在HPDv2数据集上，分别使用单一奖励模型和双奖励模型进行了训练与评估。

结果（见表2）显示，无论是单奖励还是多奖励，MixGRPO 在域内和域外奖励指标上均取得了最佳性能。更多可视化结果详见附录D。

表2.域内与域外奖励指标的比较结果

消融实验

滑动窗口超参数

如上述所讲，滑动窗口的重要参数包括移动策略、移动间隔

、窗口大小

以及窗口步长

。

研究团队对这些参数分别进行了消融实验。针对移动策略，他们比较了三种方法：frozen（窗口保持静止）、random（每次迭代随机选择窗口位置）以及progressive（滑动窗口随去噪步骤逐步移动）。

对于progressive策略，他们测试了不同的调度方式，其中间隔

初始设为25，随后随训练迭代发生变化。

正如表3所示，结果表明在progressive策略下，指数衰减和恒定调度均为最优选择。

表3.移动策略的对比

对于移动间隔

，25是最佳设置（详见表4）。

表4.移动间隔的对比

随着窗口大小

的增大，

的推理次数也随之增加，导致时间开销加大。

研究团队比较了不同的

设置，结果如表5所示。

表5.窗口大小对比

最终，研究团队选择

作为开销与性能之间的平衡点。对于窗口步长

，实验结果表明

是最优选择，详见表6。

表6.窗口步长对比

高阶ODE求解器

MixGRPO通过结合随机微分方程（SDE）和常微分方程（ODE）的采样方法，实现了利用高阶ODE求解器加速ODE采样的可能性。

研究团队首先针对求解器的阶数进行了消融实验，使用DPM-Solver++作为高阶求解器，并采用progressive策略。结果如表7所示，表明二阶中点法是最优设置。

表7.不同阶数求解器的性能比较

随后，研究团队比较了两种加速方案：一种是采用progressive窗口移动策略的MixGRPO-Flash，另一种是采用frozen移动策略的MixGRPO-Flash*。

两者均通过减少窗口后端的ODE采样步数，在开销与性能之间取得了平衡。

然而，实际应用中，MixGRPO-Flash需要窗口在整个训练过程中持续移动，导致被加速的ODE部分较短。

因此，平均来看，MixGRPO-Flash的加速效果不及MixGRPO-Flash*明显。

表8.MixGRPO-Flash中progressive和frozen策略的比较

总结与展望

由于现有基于流匹配的GRPO面临采样效率低和训练缓慢等挑战，研究团队提出了MixGRPO，一种结合了SDE和ODE采样的新型训练框架。

该混合方法使得优化能够聚焦于SDE采样流部分，降低了复杂度的同时保证了奖励计算的准确性。

受强化学习中衰减因子的启发，研究团队引入了滑动窗口策略来调度优化的去噪步骤。实验结果验证了所提方法在单奖励和多奖励设置下的有效性。

此外，MixGRPO解耦了去噪阶段的优化与奖励计算，使得后者能够通过高阶求解器实现加速。

基于MixGRPO，研究团队进一步提出了MixGRPO-Flash，在开销与性能之间实现了平衡。

最后，他们希望MixGRPO能够激发图像生成后训练领域的深入研究，进一步推动通用人工智能的发展。

项目主页：https://tulvgengenr.github.io/MixGRPO-Project-Page/
论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.21802
代码链接：https://github.com/Tencent-Hunyuan/MixGRPO

— 完 —

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