清华大学朱军教授团队， NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 —— Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT) 。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在 前向加噪过程（forward process） 上进行优化，在彻底摆 脱似然估计与特定采样器依赖的同时，显著提升了训练效率与生成质量。文章共同一作郑凯文和陈华玉为清华大学计算机系博士生。 近年来，强化学习在大语言模型（LLMs）后训练中的巨大成功，催生了人们将类似方法迁移到扩散模型的探索。例如，FlowGRPO 等方法通过将扩散采样过程离 散化为多步决策问题，从而在反向过程上应用策略梯度优化。然而，这一思路存在多重根本性局限： 论文标题：DiffusionNFT: Online Diffusion Reinforcement with Forward Process 论文链接：https://arxiv.org/abs/2509.16117 代码仓库：https://github ...