[논문리뷰] TreeGRPO: Tree-Advantage GRPO for Online RL Post-Training of Diffusion Models

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저자: Zheng Ding, Weirui Ye

핵심 연구 목표

본 논문은 시각적 생성 모델의 RL 후학습(post-training) 시 발생하는 막대한 계산 비용 문제를 해결하고, 기존 방법론들의 낮은 샘플 효율성 과 투박한 신용 할당 한계를 극복하여 인간의 선호도에 더 잘 부합하는 모델을 효율적으로 정렬하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

제안하는 TreeGRPO 는 denoising 과정을 탐색 트리 로 재구성합니다. 이는 공유된 노이즈 샘플에서 시작하여 중간 단계에서 전략적으로 분기(branching) 하며, 공통 프리픽스(common prefixes) 를 재사용하여 여러 후보 궤적을 효율적으로 탐색합니다. 트리를 통해 보상을 역전파(reward backpropagation) 하여 단계별 이점(step-specific advantages) 을 계산하고, 이 이점을 사용하여 GRPO-스타일의 목적 함수 를 최적화함으로써 정책을 업데이트합니다. 특히, SDE 윈도우 에서만 분기를 허용하고 그 외에는 ODE 단계 로 진행하여 효율성을 극대화합니다.

주요 결과

TreeGRPO는 기존 GRPO 기반 방법론 대비 2.4배 더 빠른 학습 속도 를 달성하면서도 효율성-보상 트레이드오프에서 우수한 파레토 프론티어 를 구축했습니다. 특히, 단일 보상 훈련 설정에서 HPSv2.1 점수 0.3735 와 Aesthetic 점수 6.5094 로 최상의 성능을 보였으며, 반복당 72.0초 의 시간으로 모든 베이스라인 중 가장 빨랐습니다. 멀티 보상 설정에서도 경쟁 모델들을 능가하는 성능과 효율성을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

TreeGRPO는 시각적 생성 모델을 인간의 선호도에 맞춰 정렬하는 데 있어 획기적인 계산 효율성 을 제공합니다. 높은 샘플 효율성 과 정확한 단계별 신용 할당 은 학습 시간과 리소스 소비를 크게 줄여주므로, 실무에서 대규모 생성 모델의 RL 후학습 적용을 가속화 할 수 있습니다. 이는 더욱 견고하고 고품질의 생성 결과 를 가능하게 하여 실제 서비스에 적용될 AI 모델의 품질 향상 및 개발 비용 절감에 직접적으로 기여할 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.