Pick-a-Pic:An open dataset of user preferences for text-to-image generation
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introduction
构建了一个数据集，在每个示例中包含一个提示、两个生成的图像以及一个用于指明首选图片位置的标签；当无法判断哪个图片更优时，则将这种情况标记为平局。该数据集由真实用户参与创建，并包含了50万个这样的示例。
通过真实用户的偏好应用来训练一个评分函数，并利用人类偏好数据结合类似InstructGPT的奖励模型目标来进行对clip-H的微调
2.Pick-a-Pic Dataset
该数据集包含了超过50万个示例，并提供了35,000种不同的提示方案。每个示例都附带一个提示词，并带有相应的标签信息。此外，在数据集中使用的每一个图像都是通过多个文生图模型进行生成的。
数据主要来自真实用户的反馈，并非依赖于人工标注的数据。总计获得了968,965项排序结果（其中包括两个阶段的数据），这些排序结果源自多个不同的来源：每个排序结果对应一个提示和一个用户的组合。Pick-a-Pic数据集包含大量高质量的训练样本（包含多个不同的子类），其中包含大量高质量的图像配对实例以及丰富的分类标记信息。该集合由来自不同背景的4,375名用户提供的各自提交组成
3.PickScore
在pick-a-pic训练集上对clip-H进行微调训练，在此过程中进行了约4,000次迭代运算，并设置学习率为3×1e-6（即3e-6），批量大小设定为128。完成全部任务所需时间不足一小时。
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