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2025-05-15 17:34:16　　点击量：

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　　最近的大语言模型（LLMs）如 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1，已经在数学和编程等领域展示了相当强的推理能力。通过强化学习（RL），这些模型在提供答案之前使用全面的思维链（CoT）逐步分析问题，显著提高了输出准确性。最近也有工作将这种形式拓展到图片理解的多模态大模型中（LMMs）中。然而，这种 CoT 推理策略如何应用于自回归的图片生成领域仍然处于探索阶段，我们之前的工作 Image Generation with CoT（）对这一领域有过首次初步的尝试。

　　当前主流的自回归图片生成模型如 VAR 完全基于生成目标进行训练，缺乏 Semantic-CoT 推理所需的显式文本理解。虽然引入一个专门用于提示解释的独立模型（例如 LLM）在技术上是可行的，但这种方法会显著增加计算成本、复杂性和部署的困难。最近，出现了一种将视觉理解和生成合并到单一模型中的趋势。在 LMMs 的基础上，这些统一 LMMs（ULMs）不仅可以理解视觉输入，还可以从文本提示生成图像。然而，它们的两种能力仍然是解耦的，通常在两个独立阶段进行预训练，没有明确证据表明理解能力可以使生成受益。