[2023-05-24]Diffusion Models and RL

Outline §

• Background & Motivation
• Preliminaries & Problem Formulation
• Method
• Experiments
• Summary

Background §

• Diffusion Model的关键思想是通过去噪过程，将简单的先验分布转化为目标分布，可以将其视作MLE问题。
• 然而Diffusion Model的大多数应用并不直接涉及likelihood，而是具体地应用到downstream task。

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• 这篇文章主要考虑如何训练Diffusion Model来直接满足这些下游任务目标，而非去匹配某个具体的data distribution。
• 将Diffusion的过程重新定义为一个MDP，然后从MDP的角度使用RL来解决。

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Motivation §

• Diffusion Model是一种生成模型，通过模拟随机扩散过程来生成数据。它可以生成一系列的中间状态，并逐渐扩散到最终的数据状态。
• 这个特性使得Diffusion Model非常适合与RL结合，因为RL就是在一系列的状态中选择动作来工作的。

MDP and RL §

Markov Decision Process (MDP) 是决策问题的一种表述，可以定义为$\left(S,A,{\rho }_0,P,R\right)$。

• 在时刻$t$，agent观测到状态$s_t\in S$，执行动作$a_t\in A$，接收反馈奖励$R(s_t,a_t)$，转移到$s_{t+1}\sim P(\cdot |s_t,a_t)$。
• agent采取的动作取决于一个policy $\pi (a|s)$。由此可以交互产生序列$\tau =\left({\mathbf{s}}_0,{\mathbf{a}}_0,{\mathbf{s}}_1,{\mathbf{a}}_1,\dots ,{\mathbf{s}}_T,{\mathbf{a}}_T\right)$。
• RL的objective便是maximize $J_{\mathrm{RL}}(\pi )$

$$J_{\mathrm{RL}}(\pi )={\mathbb{E}}_{\tau \sim p(\cdot \mid \pi )}\left[\sum _{t=0}^{T}R\left({\mathbf{s}}_t,{\mathbf{a}}_t\right)\right]$$

Problem Formulation §

• 假定已有一个diffusion model，其产生的样本分布为$p_{\theta }\left({\mathbf{x}}_0\mid \mathbf{c}\right)$
• 可以定义denoising diffusion RL objective

$$J_{\mathrm{DDRL}}(\theta )={\mathbb{E}}_{\mathbf{c}\sim p(\mathbf{c}),{\mathbf{x}}_0\sim p_{\theta }(\cdot \mid \mathbf{c})}\left[r\left({\mathbf{x}}_0,\mathbf{c}\right)\right]$$

Denoising as a Multi-step MDP §

• 通过上述定义，可以将$J_{\mathrm{DDRL}}(\theta )$等价为$J_{\mathrm{RL}}(\pi )$
• 这样定义的好处是，通过分解为MDP下每一步的state，可以将denoising procedure下得到的复杂distribution，简化为policy distribution的迭代，进而使用RL进行优化。

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• 在Diffusion Model中，每一步的噪声添加和去噪过程都可能最终导致复杂的分布。
• 当我们将每一步扩散视为MDP的一步，此时的目标是找到一个policy，使得在每一步选择最优action。
• 在这个框架下，policy通常是一种相对简单的分布，使得我们可以更容易地去估计denoising过程的梯度并进行优化。

Policy Gradient §

Policy Gradient的基本思想是：通过计算policy的梯度，然后沿着policy的方向来更新改进。

对于$J(\theta )=\mathbb{E}[{\sum }_t{\gamma }^t{R}_t|{\pi }_{\theta }]$，有如下的结论：

$${\nabla }_{\theta }J(\theta )=E_{\pi }\left[{\nabla }_{\theta }\log \pi \left(a_t\mid s_t;\theta \right)G_t\right]$$

其中，$G_t={\sum }_{k=t}^T{\gamma }^{k-t}{R}_k$是从时间$t$开始的累积奖励。最终通过梯度更新$\theta \leftarrow \theta +\alpha {\nabla }_{\theta }J(\theta )$便能收敛得到optimal policy。

Policy Gradient Estimation §

为了估计${\nabla }_{\theta }{J}_{\mathrm{DDRL}}$，设计了两种estimator，分别对应强化学习中on-policy和off-policy方法中的梯度：

$${\hat{g}}_{\mathrm{SF}}=\mathbb{E}\left[\sum _{t=0}^T{\nabla }_{\theta }\log p_{\theta }\left({\mathbf{x}}_{t-1}\mid \mathbf{c},t,{\mathbf{x}}_t\right)r\left({\mathbf{x}}_0,\mathbf{c}\right)\right]$$

$${\hat{g}}_{\mathrm{IS}}=\mathbb{E}\left[\sum _{t=0}^T\frac{p_{\theta }\left({\mathbf{x}}_{t-1}\mid \mathbf{c},t,{\mathbf{x}}_t\right)}{p_{{\theta }_{\text{old }}}\left({\mathbf{x}}_{t-1}\mid \mathbf{c},t,{\mathbf{x}}_t\right)}{\nabla }_{\theta }\log p_{\theta }\left({\mathbf{x}}_{t-1}\mid \mathbf{c},t,{\mathbf{x}}_t\right)r\left({\mathbf{x}}_0,\mathbf{c}\right)\right]$$

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• ${\hat{g}}_{\mathrm{SF}}$是on-policy的，是无偏估计，但只能执行一步更新
• ${\hat{g}}_{\mathrm{IS}}$是off-policy的，是有偏估计，因此要求更新前后的$p_{\theta },p_{{\theta }_{\text{old}}}$相差不能太大，但也具有了执行多步更新的能力。
• RL中通过trust region限制更新的幅度来解决上述问题，这篇文章基于PPO算法，提出了 (Denoising Diffusion Policy Optimization) DDPO来解决本篇中想要解决的问题。

Reward Functions for Text-to-Image Diffusion §

为了检验DDPO的表现，这篇文章在text-to-image diffusion上进行验证，因此具体设计了不同的reward function。

• 根据特定的目标来设计reward function，可以直接优化我们关心的目标。
  • 优化生成的图像的美学分数：LAION aesthetics predictor。
  • 优化生成的图像能够被有效地压缩：比较图片压缩前后的文件大小。

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• 视觉语言模型（VLM）reward：通过使用一个预训练的VLM自动生成reward。
  • 使用VLM来描述生成的图像，然后将这个描述与原始的prompt进行比较，得到一个相似度reward。

Experiment §

主要目标 §

评估使用RL算法在finetune diffusion model时，对齐各种指定的objective的能力。

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Prompt Alignment §

• 实验发现通过DDPO逐渐对齐prompt后，生成的图片变得更加卡通化。
• 作者猜想，由于现实中并不存在这样的图片，因此在pretrain的时候可能使用了卡通化的图片来对应这类prompt。
• 在这样的猜想前提下，进一步说明了DDPO对齐prompt的能力。

Generalization §

Overoptimization §

• 如果过度优化reward function，可能会失去原本的语义信息
  • 过度优化压缩性reward，会导致生成的图片几乎都是噪声。
  • 在对齐VLM的生成 ($n$ animals) prompt的reward中，如果过度优化，会导致最终直接写下这个数字，而非生成正确数量的objects。
  • overoptimization也是RL中的一个问题，后续工作可以考虑如何缓解RL带来的这一问题。

Summary §

Key Idea §

将diffusion model的训练重新定义为MDP，并设计具体的reward来引导学习，使其能够满足general goal而非specific distribution。