ThinkGen（Thinking-Generation）是由北京交通大学与字节跳动人工智能实验室联合研发并正式开源的多模态生成大模型，作为业界首个显式利用多模态思维链（Multimodal Chain of Thought, M-Cot）处理生成任务的模型，它突破了传统生成模型 “隐式推理、直接生成” 的局限，通过 “先多模态思考、后精准生成” 的双阶段架构，在图文生成、视觉问答生成、跨模态创作等多项核心任务中斩获 SOTA（State-of-the-Art）性能，为多模态生成技术的可解释性与精准度树立了新标杆。
模型背景与意义
背景：现有的多模态大语言模型（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处于初级阶段。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。
意义：ThinkGen的提出旨在解决上述问题，通过显式利用MLLM的CoT推理能力，以解决各种生成场景中的复杂任务。
模型特点与优势
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，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。
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，ThinkGen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）：
ThinkGen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。
模型性能与应用
性能表现：
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。
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，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。
应用场景：
ThinkGen适用于各种视觉生成任务，包括图像生成、图像编辑、文本渲染等。
其强大的推理能力和高质量的图像生成效果，使得ThinkGen在广告设计、游戏开发、影视制作等领域具有广泛的应用前景。
行业影响与技术意义
重构多模态生成技术范式ThinkGen 首次将显式多模态 CoT 落地于生成任务，打破了 “生成优先、推理隐式” 的传统模式，推动多模态生成技术从 “黑盒生成” 向 “可解释、可控制、高精准” 的方向演进，为行业提供了全新的技术参考范式。
提升多模态生成任务上限其在 8 大权威数据集上的 SOTA 表现，证明了显式 M-CoT 对生成质量的显著提升作用，解决了长期困扰行业的 “文不对图、逻辑混乱” 等核心痛点，为复杂多模态生成任务的落地扫清了技术障碍。
降低技术落地门槛全栈开源与多参数规模版本的提供，让中小企业、科研机构与个人开发者无需投入巨额研发成本，即可获取先进的多模态生成技术，加速多模态 AI 在各行业的落地应用。
ThinkGen 以其首创的显式多模态 CoT 生成架构与顶尖的性能表现，不仅重新定义了多模态生成技术的标准，更将加速多模态 AI 在内容创作、智能服务等领域的落地应用，为行业注入新的创新动力。
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