计算机科学 > 计算机视觉与模式识别
[提交于 2025年5月30日
(v1)
,最后修订 2025年6月5日 (此版本, v2)]
标题: ReasonGen-R1:通过SFT和RL的自回归图像生成模型的CoT
标题: ReasonGen-R1: CoT for Autoregressive Image generation models through SFT and RL
摘要: 尽管链式思维推理和强化学习(RL)在自然语言处理(NLP)领域推动了突破性进展,但它们与生成视觉模型的集成仍处于未充分探索的状态。 我们引入了ReasonGen-R1,这是一个两阶段框架,首先通过在一个新生成的书面理由推理数据集上进行监督微调,赋予自回归图像生成器明确的基于文本的“思考”技能,然后使用组相对策略优化(GRPO)来优化其输出。 为了使模型能够在生成图像之前通过文本进行推理,我们自动生成并发布了一组由模型精心设计的理由语料库,并附带视觉提示,从而实现对象布局、风格和场景构成的可控规划。 我们的GRPO算法利用预训练的视觉语言模型的奖励信号来评估整体视觉质量,在每次更新中优化策略。 在GenEval、DPG和T2I基准测试中的评估表明,ReasonGen-R1始终优于强大的基线模型和先前最先进的模型。 更多内容:aka.ms/reasongen。
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