北交&字节最新开源ThinkGen：首次显式利用多模态CoT处理生成任务，多项任务性能SOTA

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2512.23568

项目链接：https://github.com/jiaosiyuu/ThinkGen

HF 链接：https://huggingface.co/JSYuuu/ThinkGen

亮点直击

• 首次提出思考驱动的视觉生成框架： ThinkGen 是第一个明确利用 MLLM 的思维链（CoT）推理来处理各种生成场景的思考驱动视觉生成框架。这解决了现有方法在泛化性和适应性方面的局限性，因为它们通常针对特定场景设计 CoT 机制。

• 解耦架构： ThinkGen 采用解耦架构，将预训练的 MLLM 和 Diffusion Transformer (DiT) 分开。其中，MLLM 负责根据用户意图生成定制指令，DiT 则根据这些指令生成高质量图像。这种设计克服了现有框架缺乏高级推理能力的问题。

• 视觉生成指令提炼 (VGI-refine) 模块： 为了解决 CoT 推理过程中冗余信息的问题，提出了 VGI-refine 模块。该模块从 MLLM 的推理链中提取简洁的指令信息，并将其与可学习的 Prepadding States 连接起来，从而实现 MLLM 表示分布的自适应调整，更好地与 DiT 的要求对齐。

• 可分离 GRPO-based 训练范式 (SepGRPO)： 提出了一种名为 SepGRPO 的可分离强化学习训练范式，它在 MLLM 和 DiT 模块之间交替进行强化学习。这种灵活的设计支持在不同数据集上进行联合训练，从而促进了在广泛生成场景中有效的 CoT 推理。

• 在多生成场景中实现 SOTA 性能： 广泛的实验证明，ThinkGen 在多个生成基准测试中实现了稳健的、最先进的性能，尤其是在推理密集型任务中表现出色。

总结速览

解决的问题

• 现有的多模态大型语言模型（MLLMs）在理解任务中展现了思维链（CoT）推理的有效性，但其在生成任务中的扩展仍然处于初级阶段。

• 现有针对生成任务的 CoT 机制通常是针对特定场景定制的，这限制了其泛化能力和适应性，导致在更广泛的任务中性能下降，并且通常需要手动干预来激活不同生成任务的 CoT 推理。

• 当前框架普遍缺乏高级推理能力。

提出的方案

• 本文提出了 ThinkGen，这是一个通用且思考驱动的视觉生成框架，旨在显式地利用 MLLM 的 CoT 推理能力，以解决各种生成场景中的复杂任务。

• 通过解耦 MLLM 和 Diffusion Transformer (DiT) 的架构，实现了在生成之前制定高质量计划的能力。

应用的技术

• 解耦架构： 框架包含一个预训练的 MLLM（用于生成定制指令）和一个 Diffusion Transformer (DiT)（用于生成高质量图像）。

• 思维链（CoT）推理： 显式地利用 MLLM 的 CoT 推理能力，通过生成明确的中间步骤来系统地解决复杂任务。

• 视觉生成指令提炼 (VGI-refine)： 引入 VGI-refine 模块，从 MLLM 的自回归 CoT 输出中筛选掉冗余信息，并结合可学习的 Prepadding States 进行对齐。

• 可分离 GRPO-based 训练范式 (SepGRPO)： 一种交替在 MLLM 和 DiT 模块之间进行强化学习的训练策略，旨在鼓励 MLLM 生成与 DiT 偏好对齐的指令，并使 DiT 基于这些指令生成高质量图像。

达到的效果

• 在多个生成基准测试中实现了稳健的、最先进的性能。

• ThinkGen 在采用 CoT 推理时，在广泛的生成场景中取得了卓越的性能（如下图1所示）。

• 实现了在多种生成场景下的有效 CoT 推理，从而增强了泛化能力。

架构方法

ThinkGen 采用解耦架构，包含一个预训练的 MLLM 和一个 Diffusion Transformer (DiT)。MLLM 负责根据用户意图生成定制指令，而 DiT 则根据这些指令生成高质量图像。这种解耦设计确保了每个组件的最佳性能，同时保持了系统的可扩展性和模块化，如下图3所示。

多模态大型语言模型 (MLLM)

ThinkGen 利用 MLLM 处理视觉和文本输入，并通过自回归生成进行 CoT 推理。MLLM 使用 Qwen3-VL-8B-Think 初始化。对于图像生成任务，本文设计了一个专门的系统提示（[SYS]）来促使 MLLM 理解用户意图并提供适当的重写指令。随后，从 </think> 标记之后生成的隐藏状态的最后两层被提取出来，作为 DiT 的条件输入。经验结果表明，使用最后两层隐藏状态对视觉生成有显著益处。

Diffusion Transformer (DiT)

ThinkGen 采用标准的 DiT 架构，并使用 OmniGen2-DiT-4B初始化。MLLM 的输出作为 DiT 的条件文本输入。在图像编辑任务中，额外的参考图像通过 VAE处理并作为条件视觉输入。视觉和文本输入与噪声潜在特征连接，实现跨模态的联合注意力。本文采用一个简单的线性层作为连接器，以对齐来自多个条件输入的特征。

VGI-refine

为了解决 MLLM 自回归思维链（CoT）输出中存在的冗余信息，本文引入了视觉生成指令提炼（VGI-refine）模块，包含两个步骤。首先，从 MLLM 生成的文本标记中提取 </think> 特殊标记之后的指令标记，从而分离出用于下游图像生成的必要 CoT 结果。其次，将 K 个可学习的 Prepadding States 连接到提取的指令标记上。这种连接调节了输出隐藏状态的数据分布，尤其对于短指令（例如，"生成一只狗"或"移除猫"）特别有益。最终得到的精炼指令状态作为条件输入提供给 DiT。

训练策略

ThinkGen 的训练分为五个不同的阶段，如下图4所示。首先，对 DiT 进行监督预训练（阶段 1-3）以确保高质量的图像生成。随后，引入了一种称为 SepGRPO 的可分离 MLLM 和 DiT 强化学习方法（阶段 4-5）。通过 SepGRPO 训练，MLLM 学习生成与 DiT 偏好最佳对齐的描述或编辑指令，而 DiT 则在此基础上进一步优化以生成更优质的图像。

监督预训练

监督预训练阶段（阶段 1-3）旨在将 DiT 与 MLLM 对齐，同时提高图像生成质量。本文采用 Rectified Flow训练范式，通过最小化 Flow Matching 目标直接回归速度场 。

其中 表示目标速度场。

• 输入格式: 在预训练阶段，为了避免昂贵的重写每个标题或编辑指令的成本，本文构建了伪 CoT 模板来模拟 MLLM 的 CoT 过程。具体来说，<think> </think> 内的内容留空，并简单地重复原始标题或编辑指令作为答案。

• 阶段1 对齐: 在此阶段，本文引入 K 个可学习的预填充状态，并通过仅训练线性连接器来将 DiT 与 MLLM 对齐，同时保持 MLLM 和 DiT 冻结。

• 阶段2 预训练: 在此阶段，所有 DiT 参数都是可训练的。训练语料库包含 60M 图像样本，包括文本到图像、图像编辑、文本渲染和上下文生成数据。

• 阶段3 高质量微调: 在监督微调阶段，本文构建了一个 0.7M 的高质量子集，以增强 DiT 的指令遵循能力和图像美学。

SepGRPO

SepGRPO，一种强化学习训练策略，旨在鼓励 MLLM 生成与 DiT 偏好最佳对齐的标题/编辑指令，同时使 DiT 能够根据这些指令生成更高质量的图像。SepGRPO 解耦了文本和视觉的展开过程：首先，固定 DiT，通过联合多任务训练将 GRPO 应用于 MLLM；然后，固定 MLLM，将 GRPO 应用于 DiT。

• 输入格式: 在策略训练期间，本文设计了一个专门的 [SYS] 来促进冷启动，允许 MLLM 探索 DiT 偏好的文本条件。具体来说，本文将 [SYS]、输入样本 [C] 和特殊 <think> 标记连接起来作为 MLLM 的输入。

• 阶段4 MLLM-GRPO: 在此阶段，将 GRPO 应用于 MLLM，以鼓励生成与 DiT 偏好对齐的重写文本。本文在多个场景下优化 MLLM，以增强 CoT 推理的泛化能力。本文选择了五个代表性生成场景：语义组合、推理生成、文本渲染、图像编辑和反射。如下表1所示，针对每个场景，本文收集并整理了专用数据集，并设计了相应的规则模型来指导优化。

对于 MLLM 的每个输入，本文从策略 执行 次 rollout 以生成轨迹 ，然后 DiT 使用这些轨迹生成相应的图像。规则模型用于计算每个轨迹的奖励 。随后，以组相对的方式计算第 个轨迹的优势 ：

然后通过优化 GRPO 目标来更新策略 ，该目标是带有 KL 散度正则化的裁剪替代函数：

其中 表示 和 输出当前 token 的概率比。在此过程中，DiT 和规则模型共同充当奖励模型。

• 阶段5 DiT-GRPO: 在此阶段，本文应用 FlowGRPO来增强 DiT 的指令遵循能力。本文利用来自 Simple Scene 和 Text Rendering 场景的数据，以及它们相应的奖励计算方法。

实验结果总结

ThinkGen 在多种生成场景下进行了评估，并与现有方法进行了比较。结果表明，ThinkGen 在推理生成、推理编辑、文本到图像生成和图像编辑方面都取得了显著的性能提升。

推理生成

如下表2所示，在 WISEBench 基准测试中，ThinkGen 表现出优于直接生成方法的显著优势。通过利用 CoT 推理，ThinkGen 实现了 +21% (0.55 → 0.76) 的显著改进，并在 WISEBench 上建立了新的最先进性能。

推理编辑

如下表3所示，在 RISEBench 上，ThinkGen 的 CoT 推理能力显著超越了开源模型（3.6 → 13.0），并取得了与闭源模型 Gemini-2.0 相当的结果。

文本到图像生成

如下表4所示，ThinkGen 在 GenEval、DPG-Bench 和 CVTG 基准测试中，通过 CoT 推理，始终在所有场景中表现出改进，并在许多知名模型中取得了最佳结果。这些结果表明 ThinkGen 具有强大的指令遵循和文本渲染能力。

图像编辑

如下表5所示，在 ImgEdit 上，ThinkGen 与一系列开源模型相比，显示出显著优越的指标，取得了与 GPT-4o 相当的性能。

消融研究

• 训练阶段消融: 如下表6所示，逐步应用每个训练阶段对 ThinkGen 的性能都有贡献。

  • 仅训练连接器（Stage1）导致文本渲染性能不佳（CVTG: 0.28），表明 MLLM 和 DiT 之间缺乏足够的细粒度对齐。

  • 大规模预训练（Stage2）显著改善了图像质量，GenEval 增加了 10%，WISE 增加了 9%，CVTG 增加了 35%。

  • 高质量微调（Stage3）进一步增强了图像细节，CVTG 提高了 +12.0%。

  • 将 GRPO 应用于 MLLM（Stage4）略微影响了 GenEval (-0.01) 和 WISE (-0.01) 上的图像生成，但结合 CoT 显著提升了推理和生成能力（WISE: 0.55 → 0.76）。

  • DiT-GRPO（Stage5）进一步提高了图像生成质量，尤其是在细粒度文本渲染任务中（CVTG: 0.79 → 0.84）。

• Prepadding States: 如下表7所示，预填充状态显著改善了短提示基准测试的性能（GenEval: 0.64→0.78，WISEBench: 0.37→0.46，CVTG: 0.24→0.28，ImgEdit: 3.46→3.93）。

• 训练策略: 如表8所示，直接将 SFT 应用于具有推理数据的 DiT 并未改善推理基准测试的性能。然而，使用 MLLM-GRPO 训练 MLLM 极大地增强了 ThinkGen 的推理能力（WISE: 0.55 → 0.74）。

• VGI-refine 中的提取策略: 如下表13所示，仅使用 </think> 标记后面的隐藏状态（CUT）比使用所有隐藏状态（ALL）在所有基准测试中都产生了持续的改进，尤其是在短提示生成任务中。这表明截断 pre-</think> 隐藏状态可以有效消除冗余信息，从而提高图像生成质量。

• 连接器设计: 如下表12所示，线性层连接器优于 MLP 或 Transformer 连接器。

SepGRPO 过程分析

如图5所示，通过可视化 SepGRPO 的中间过程，观察到以下关键现象：

• CoT 长度增加: 平均 CoT 长度逐渐增长，表明模型在训练期间发展出更复杂的推理能力。

• 统一奖励增长: 随着训练的进行，多任务奖励稳步增加，表明 ThinkGen 学习在不同场景中自适应地思考。

• 图像质量改进: 50、300 和 700 步的图像可视化显示出图像生成质量的明显提升趋势，生成的图像展现出更丰富的细节和更高的保真度。

结论

ThinkGen，一个新颖的思考驱动框架，能够自动地将思维链（CoT）推理应用于多样化的生成任务。本文的方法采用解耦的 MLLM-DiT 架构，并通过 SepGRPO 进行训练，使其能够在生成之前制定高质量的计划。广泛的实验证明，ThinkGen 在推理密集型任务上取得了显著的改进。本工作代表着构建更智能、更通用、无缝整合推理与创造的生成模型迈出了关键一步。

参考文献

1 ThinkGen: Generalized Thinking for Visual Generation