TGO：不用人工挑好坏样本，靠一个分数就能把生图模型调得更听话

无需构造偏好对：TGO用标量反馈对齐视觉生成模型｜ICML'26

新加坡国立大学搞了个叫 TGO（阈值引导优化）的方法，被 ICML 2026 收了。它最大的好处是不需要提前构造“这张比那张好”的偏好对，直接拿一个标量分数（比如美学分、图文匹配度）就能做对齐。做法是先让模型生成一批图，算出分数的分布，定一个阈值：高于阈值的当正样本往上拉，低于的当负样本往下压。论文在 Stable Diffusion v1.5、FLU...

推荐理由：这篇 ICML 2026 的论文提了个叫 TGO 的方法，核心是把标量反馈（比如一个打分）直接转成模型的正负更新方向，不用像传统 RLHF 那样先构造偏好对。我会先打个折：正文没披露具体节省了多少标注成本或计算量，但思路本身挺直接——用分数分布的阈值来决定哪些样本该学、哪些该躲。实验覆盖了四个主流视觉生成模型，从 SD v1.5 到 FLUX 都有，说明不是单点特调。这点先别太激动，因为论文偏研究向，离工程落地还有距离，但对正在头疼对齐数据采集的团队来说，值得看一眼。