SGA-Flow-GRPO：面向 Flow-GRPO 的空间梯度引导信用分配

针对 Flow-GRPO 在时间去噪步与空间潜维度上统一使用标量优势、忽略图像空间结构的问题，研究者提出 SGA-Flow-GRPO，为 Diffusion Transformers（DiTs）设计梯度引导的空间信用分配框架。该方法将 Flow-GRPO 的转移级对数似然改写为与 DiT patch 架构对齐的 token 级表示，并用奖励梯度构建连续空间信用图，配合基于 Median Absolute Deviation（MAD）的异常值鲁棒归一化与温度缩放抑制梯度噪声。在 GenEval 上的评测显示其达到 SOTA 对齐质量，收敛速度与 DiffusionNFT 等顶级方法相当，对齐性能显著优于 Flow-GRPO 类方法。