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RAM（Reinforce Adjoint Matching）是一个面向扩散模型与流匹配模型的强化学习后训练框架，用于在不修改模型结构的前提下提升文本到图像生成的质量与对齐能力。其核心基于伴随梯度匹配技术，支持高效、低开销的RL微调，并兼容Stable Diffusion 3.5 Medium等主流架构；支持多任务场景下的奖励驱动优化，如组合式生成、OCR文本渲染和人类偏好对齐。项目提供完整的训练/评估脚本、配置化实验管理及W&B日志集成，适用于需在预训练模型基础上快速适配特定生成目标的研究与工程场景。