論文の概要: UniReason 1.0: A Unified Reasoning Framework for World Knowledge Aligned Image Generation and Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02437v2
- Date: Wed, 04 Feb 2026 17:38:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-05 15:07:33.715776
- Title: UniReason 1.0: A Unified Reasoning Framework for World Knowledge Aligned Image Generation and Editing
- Title（参考訳）: UniReason 1.0: 世界的知識を考慮した画像生成と編集のための統一推論フレームワーク
- Authors: Dianyi Wang, Chaofan Ma, Feng Han, Size Wu, Wei Song, Yibin Wang, Zhixiong Zhang, Tianhang Wang, Siyuan Wang, Zhongyu Wei, Jiaqi Wang,
- Abstract要約: マルチモーダルモデルは、しばしば深い推論を必要とする複雑な合成タスクに苦しむ。
画像生成と画像編集を調和させる統一フレームワークUniReasonを提案する。
我々は,大規模推論中心のデータセットを体系的に構築することで,このフレームワークをサポートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.071171929398076
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unified multimodal models often struggle with complex synthesis tasks that demand deep reasoning, and typically treat text-to-image generation and image editing as isolated capabilities rather than interconnected reasoning steps. To address this, we propose UniReason, a unified framework that harmonizes these two tasks through two complementary reasoning paradigms. We incorporate world knowledge-enhanced textual reasoning into generation to infer implicit knowledge, and leverage editing capabilities for fine-grained editing-like visual refinement to further correct visual errors via self-reflection. This approach unifies generation and editing within a shared architecture, mirroring the human cognitive process of planning followed by refinement. We support this framework by systematically constructing a large-scale reasoning-centric dataset (~300k samples) covering five major knowledge domains (e.g., cultural commonsense, physics, etc.) for textual reasoning, alongside an agent-generated corpus for visual refinement. Extensive experiments demonstrate that UniReason achieves advanced performance on reasoning-intensive benchmarks such as WISE, KrisBench and UniREditBench, while maintaining superior general synthesis capabilities.
- Abstract（参考訳）: 統一マルチモーダルモデルは、深い推論を必要とする複雑な合成タスクに苦しむことが多く、典型的には、相互接続された推論ステップではなく、テキスト-画像生成と画像編集を独立した機能として扱う。
そこで我々は,2つの相補的推論パラダイムを通じてこれらの2つのタスクを調和させる統一フレームワークUniReasonを提案する。
我々は、暗黙の知識を推論するために、世界的知識の強化されたテキスト推論を世代に組み込み、微粒な編集のような視覚的洗練のための編集機能を活用して、自己回帰による視覚的エラーをさらに補正する。
このアプローチは、共有アーキテクチャ内での生成と編集を統一し、計画の人間の認知過程を反映し、改善する。
このフレームワークは,5つの主要な知識領域(例えば,文化常識,物理など)をカバーする大規模推論中心のデータセット(約300kサンプル)を,エージェント生成による視覚的洗練のためのコーパスとともに,体系的に構築することで支援する。
拡張実験により、UniReasonはWISE、KrisBench、UniREditBenchなどの推論集約ベンチマークにおいて、優れた総合合成能力を保ちながら、高度な性能を達成することが示された。
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