文探讨GoT框架如何通过语义-空间思维链方法提升图像生成的精确性与一致性
计算机视觉领域正经历一次技术革新：一种不仅能将文本转换为图像，还能在生成过程中实施结构化推理的系统。这一系统即为GoT（Generative Thoughts of Thinking，生成式思维链）框架——一种将显式推理机制引入图像生成与编辑领域的创新架构。本文将深入分析GoT的技术原理，详细探讨其架构设计，并评估其在实际应用中的表现。
传统文本到图像系统通常采用直接映射方式，将文本提示转换为视觉内容。这种方法对于简单场景能够取得良好效果，但在处理包含多个对象或复杂空间排列的场景时存在明显局限。GoT框架通过引入"思维链"机制突破了这一限制，该机制在生成图像前会展开结构化推理过程。
此推理过程主要包含两个核心环节：
- 语义推理：将文本提示系统性地分解为对象描述、属性特征和关系逻辑的详细表征。
- 空间推理：为场景中的每个元素分配精确坐标，确保最终图像在空间布局上具有逻辑一致性。
通过整合这两种推理能力，GoT系统实现了类人的场景构思过程，从而生成在视觉质量和逻辑结构上均具备高水平一致性的图像。
GoT范式：基于逐步推理的图像生成方法
GoT的核心技术优势在于利用多模态语言模型的思维链推理能力，将简洁文本提示转化为结构化的生成计划。
具有语义-空间推理的生成式思维链：此图说明了如何将简单的文本提示转换为详细的推理链，其中包括语义描述和空间坐标。在左侧，输入提示被扩展为逐步计划。在中间，每个步骤都通过精确的坐标进行丰富。在右侧，最终图像反映了详细的计划。
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