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　　具体来说，当面对一张小狗坐在粉色盒子里的图像时，传统方法只会提供简单描述：一只可爱的约克夏犬坐在标有Fabulous的粉色盒子里，戴着匹配的粉色蝴蝶结。而GCoT方法则会提供详细的创作推理过程：这幅作品巧妙地运用了色彩协调原理，粉色盒子、蝴蝶结和周围装饰形成统一的色彩主题。小狗的棕白相间毛色与暖色调背景形成恰当对比，突出了主体。构图上采用居中对称设计，小狗的爪子轻搭在盒子边缘，增加了画面的动感和亲和力。周围的羽毛和花朵营造出梦幻氛围，整体传达出纯真、可爱的情感基调。

　　但这种策略在两个特征类别上存在明显不足：想象力和文字渲染内容严重缺乏。针对想象力类别，研究团队设计了一个渐进式创意培养过程。他们首先使用Gemini-2.5-Pro生成200个高概念、富有想象力的种子提示。然后采用创意扩展技术：随机选取其中10个提示作为上下文示例输入Qwen3-32B，并提高模型的温度参数以最大化创意输出，鼓励产生新颖的概念关联。这个过程产生了大量极具创意的文本说明，经过FLUX.1-dev渲染后，为数据集注入了超现实和奇幻的视觉内容。

　　对于文字渲染类别，团队开发了一个三阶段的挖掘-生成-合成流水线。首先，他们使用强大的Qwen2.5-VL-32B系统性地从Laion-2B数据集中挖掘包含清晰可读文字的图像。接着，对每个验证过的富含文字的图像，再次利用Qwen-VL的描述能力生成高保真的新说明。这些说明精确描述文字内容、视觉呈现方式以及图像中的上下文关系。最后，这些以文字为中心的说明被输入FLUX.1-dev进行最终合成，产生的图像中渲染的文字与精制说明直接对应，形成文字渲染类别的高质量训练数据。

　　最终阶段是原始说明整合和大规模双语发布。为了在策划的推理信号之外扩大泛化能力，研究团队重新整合了Laion-Aesthetics中能够可靠描述FLUX.1-dev合成图像的高质量传统说明。他们使用Qwen-VL作为对齐评判员，评分每个原始Laion说明与其配对FLUX图像之间的语义对应关系。分数超过校准阈值的说明被保留作为额外监督，确保覆盖多样化的自然语言表达，同时避免图像-说明漂移。整合原始说明、类别特定说明和GCoT注释后，语料库总计达到2000万个独特说明。

　　每个轨道的100个提示分为两组，各50个，设计用于测量模型性能的不同方面。第一组通过系统化采样直接来自FLUX-Reason-6M数据集，确保广泛的代表性。为了避免选择偏差并确保广泛覆盖，团队没有使用简单的随机采样，而是采用语义聚类和分层采样方法。具体地，对每个类别收集FLUX-Reason-6M数据集中得分最高的前10000个提示，然后使用K-Means算法将提示分为50个不同的语义聚类。每个聚类代表该类别内的独特概念主题。他们从每个聚类中选择最接近聚类质心的一个提示作为该语义主题最具代表性的示例。

　　文字渲染轨道设计了不同长度的文字内容、不同字体样式以及表面和位置组合。风格轨道定义了四个主要风格类别，包括艺术运动、媒介、摄影技术和数字现代美学，总共25种详细风格，为每种风格生成2个提示。情感轨道使用Plutchik的情感轮作为基础来源，选择八种主要情感及其温和和强烈形式。构图轨道构建了包括颜色、数量、尺寸、空间关系等属性池，每次生成时从各个池中抽取几个属性，让大语言模型自由组合创建具有多个对象及各种关系的提示。

　　文字渲染轨道的结果最为令人关注，因为它对几乎所有T2I模型来说都是一个重大挑战。该基准证实了这一点，这个类别在所有轨道中获得了最低的整体分数。值得注意的是，像Bagel和JanusPro这样的自回归模型在这个轨道上表现很差，突出了自回归架构在文字渲染任务中的内在局限性。即使是表现最好的GPT-Image-1，在这个轨道上也只获得了74.5分，显示出即便是最先进的模型在这个基础能力上仍有很大改进空间。

　　构图轨道上，GPT-Image-1以92.8分的高分大幅领先，充分展示了其解析和执行复杂空间指令的能力。Gemini2.5-Flash-Image以90.5分紧随其后。顶级开源模型在这个领域具有很强竞争力，Qwen-Image的得分几乎与Gemini2.5-Flash-Image相同，表明复杂构图理解方面的差距正在缩小。HiDream-I1-Full和FLUX.1-dev等模型也展现了强大的构图能力，顶级表现者之间的小差异表明构图控制正在成为现代图像生成系统的一项成熟能力。

　　研究团队在论文中坦承，即便是最先进的模型在面对复杂任务时仍有显著改进空间，这种诚实的态度和持续改进的承诺，为整个AI绘画领域的健康发展指明了方向。未来，我们可以期待基于这项研究成果开发出的新一代AI绘画工具，将真正实现从能画到会画，从模仿到创造的跨越。对于每一个对AI艺术创作感兴趣的人来说，这项研究标志着一个激动人心的新时代的开始。有兴趣深入了解技术细节的读者，可以通过arXiv:2509.09680v1查阅完整的研究论文，或访问项目的GitHub页面和Hugging Face数据集页面获取相关资源。