Дискриминатор-ориентированный RL (DRL) использует предобученное пространство представлений для обучения дискриминатора, который отделяет реальные данные от образцов, сгенерированных моделью. Его логит используется в качестве награды в RL с регуляризацией КЛ, обеспечивая соответствие выводов модели визуальной и семантической реальности без человеческих предпочтений. DRL улучшает FID и семантическую FD во всех моделях, таких как SiT и JiT, и усиливает границу Парето между предпочтениями и точностью.