論文の概要: Interleaving Reasoning for Better Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06945v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 10:50:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 12:33:22.851767
• Title: Interleaving Reasoning for Better Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: より良いテキスト・画像生成のためのインターリービング推論
• Authors: Wenxuan Huang, Shuang Chen, Zheyong Xie, Shaosheng Cao, Shixiang Tang, Yufan Shen, Qingyu Yin, Wenbo Hu, Xiaoman Wang, Yuntian Tang, Junbo Qiao, Yue Guo, Yao Hu, Zhenfei Yin, Philip Torr, Yu Cheng, Wanli Ouyang, Shaohui Lin,
• Abstract要約: テキストベース思考と画像合成を交互に行うIRG(Interleaving Reasoning Generation)を提案する。 IRGを効果的に訓練するために,2つのサブゴールをターゲットにしたIRGL(Interleaving Reasoning Generation Learning)を提案する。 実験の結果、SoTAの性能はGenEval, WISE, TIIF, GenAI-Bench, OneIG-ENで5～10ポイント向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.69082794730664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unified multimodal understanding and generation models recently have achieve significant improvement in image generation capability, yet a large gap remains in instruction following and detail preservation compared to systems that tightly couple comprehension with generation such as GPT-4o. Motivated by recent advances in interleaving reasoning, we explore whether such reasoning can further improve Text-to-Image (T2I) generation. We introduce Interleaving Reasoning Generation (IRG), a framework that alternates between text-based thinking and image synthesis: the model first produces a text-based thinking to guide an initial image, then reflects on the result to refine fine-grained details, visual quality, and aesthetics while preserving semantics. To train IRG effectively, we propose Interleaving Reasoning Generation Learning (IRGL), which targets two sub-goals: (1) strengthening the initial think-and-generate stage to establish core content and base quality, and (2) enabling high-quality textual reflection and faithful implementation of those refinements in a subsequent image. We curate IRGL-300K, a dataset organized into six decomposed learning modes that jointly cover learning text-based thinking, and full thinking-image trajectories. Starting from a unified foundation model that natively emits interleaved text-image outputs, our two-stage training first builds robust thinking and reflection, then efficiently tunes the IRG pipeline in the full thinking-image trajectory data. Extensive experiments show SoTA performance, yielding absolute gains of 5-10 points on GenEval, WISE, TIIF, GenAI-Bench, and OneIG-EN, alongside substantial improvements in visual quality and fine-grained fidelity. The code, model weights and datasets will be released in: https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation .
• Abstract（参考訳）: 統一マルチモーダル理解と生成モデルは、画像生成能力を大幅に向上させたが、GPT-4oのような生成と密結合するシステムと比較して、命令と詳細保存に大きなギャップが残っている。 近年のインターリーブ推論の進歩により,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーション(T2I)のさらなる向上が期待できるかどうかを探る。 テキストベースの思考と画像合成を交互に行うフレームワークであるInterleaving Reasoning Generation (IRG)を導入し、まず最初にテキストベースの思考を生成して初期画像のガイドを行い、その結果を反映して、セマンティクスを保存しながら詳細な詳細、視覚的品質、美学を洗練させる。 IRGを効果的に訓練するために,(1)初期思考・生成段階を強化し,コアコンテンツとベース品質を確立し,(2)高品質なテキストリフレクションを実現し,それらの改良を忠実に実施する,インターリービング推論生成学習(IRGL)を提案する。 IRGL-300Kは、学習テキストベースの思考と完全な思考イメージの軌跡を共同でカバーする6つの分割学習モードで構成されたデータセットである。 インターリーブされたテキストイメージ出力をネイティブに出力する統一基盤モデルから始めると、2段階のトレーニングはまず、堅牢な思考とリフレクションを構築し、次に、完全な思考イメージ軌跡データでIRGパイプラインを効率的にチューニングする。 広汎な実験により、SoTAの性能は、GenEval, WISE, TIIF, GenAI-Bench, OneIG-ENの5～10点の絶対ゲインとなり、視覚的品質と微細なフィディリティが大幅に向上した。 コード、モデルウェイト、データセットは、https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation でリリースされる。

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