什么是Direct‑Align技术

Direct‑Align 是一种面向扩散模型（Diffusion Model）的全轨迹对齐方法，核心思想是通过预先注入噪声先验，使模型能够在 任意时间步 直接恢复原始图像，从而实现对整个扩散过程的统一优化。该技术最早由腾讯混元大模型团队提出，并在后续的 AI 绘画、文本‑图像生成等场景中得到广泛应用。

1. 技术原理

1. 噪声先验注入
   • 在扩散过程的任意时刻，模型把噪声与目标图像 进行线性插值，形成扩散状态 。
2. 直接对齐（Direct‑Align）
   • 通过预定义的噪声先验，模型能够 从高噪声状态直接恢复出清晰图像，不必像传统方法那样只能在后期低噪声阶段进行反向传播。这样可以在 仅 5% 去噪进度 的极早期阶段就恢复出图像的粗略结构。
3. 全轨迹优化
   • 传统扩散模型的训练往往只在后期时间步进行梯度更新，容易出现梯度爆炸或“奖励作弊”（reward hacking）问题。Direct‑Align 通过在整个轨迹上进行对齐，使模型在 从噪声到图像的完整路径 上都保持一致的优化目标，从而显著提升生成质量。

2. 关键优势

3. 典型应用场景

1. AI 绘画质量提升
   • 通过 Direct‑Align 与 SRPO（Semantic Relative Preference Optimization）结合，实现对图像风格、真实度的细粒度控制，使生成图像在美学与真实感上提升数倍。
2. 图像去油/风格调节
   • 在“去油”任务中，Direct‑Align 能够直接从噪声恢复出更自然的图像，解决了传统方法在早期去噪时产生的噪点和失真问题。
3. 跨模态生成
   • 在文本‑图像生成（如大模型生图）中，利用全轨迹对齐，使模型更好地对齐人类偏好，提高生成结果的可控性和一致性。

4. 发展前景与挑战

• 进一步降低计算成本：虽然 Direct‑Align 已显著加速训练，但在大规模模型上仍需优化噪声先验的生成与注入效率。
• 跨领域迁移：目前主要聚焦于视觉生成任务，未来可探索在音频、视频等时序生成任务中的全轨迹对齐潜力。
• 与其他对齐技术融合：如 RLHF（强化学习对齐）等方法的结合，可能进一步提升模型对复杂人类偏好的理解与实现。

5. 小结

Direct‑Align 通过 噪声先验的预注入 与 全轨迹对齐，突破了传统扩散模型在早期时间步的梯度不稳定和奖励作弊问题，实现了更高效、更稳健的图像生成。它已经在 AI 绘画、图像去油、文本‑图像生成等多个实际场景中展现出显著的质量提升，并为后续的跨模态生成与对齐技术提供了重要的技术基石。