摘要：FLUX.1-Krea-dev 是由 Black Forest Labs 与 Krea AI 合作推出的“有主见”版本，强调美学和照片级真实感。它通过一个两阶段的后训练流程：首先在高质量和合成样本的混合数据上进行监督微调，然后使用带有偏好标签的人类反馈数据进行

FLUX.1-Krea-dev 是由 Black Forest Labs 与 Krea AI 合作推出的“有主见”版本，强调美学和照片级真实感。它通过一个两阶段的后训练流程：首先在高质量和合成样本的混合数据上进行监督微调，然后使用带有偏好标签的人类反馈数据进行强化学习，从而偏向某种特定风格。

SRPO（Semantic Relative Preference Optimization）是一种强化学习框架，核心思想是将奖励视为文本条件信号，通过正负提示词的相对差值作为优化目标，支持在线调整偏好而无需额外数据。它基于 Direct-Align 方法，在整个扩散轨迹上进行优化，以避免奖励作弊。

FLUX.1-Krea-dev项目特点

高度美学风格：生成图像自然真实、避免过度饱和的“AI 风格”，在视觉上更接近摄影作品。优秀的提示遵循性：其 prompt fidelity 同 BFL 的 Flux.1 Dev 和 Kontext Pro 相当。效率训练与表现：使用 guidance distillation 技术，在保证生成质量的同时提升模型效率。

SRPO项目特点

提升图像生成质量：通过优化扩散模型，使生成的图像在真实感、细节丰富度和审美质量上显著提升。在线奖励调整：支持用户通过文本提示动态调整奖励信号，实时改变图像生成的风格和偏好，无需对奖励模型进行离线微调。增强模型的适应性：使扩散模型能更好地适应不同的任务需求和人类偏好，例如在不同的光照条件、风格或细节层次上进行优化。提高训练效率：通过优化扩散过程的早期阶段，SRPO能在短时间内（如10分钟）完成模型的训练和优化，显著提高训练效率。

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