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Can We Generate Images with Chain-of-Thought? A Step-by-Step Validation and Enhancement of Image Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究首次探讨链式思维推理在自回归图像生成中的应用，提出三种技术显著提升生成性能，尤其是通过潜力评估奖励模型使生成结果提高24%。
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关键要点
- 本研究首次探讨链式思维推理在自回归图像生成中的应用，填补了该领域的研究空白。
- 研究提出了三种技术：测试时计算扩展验证、模型偏好对齐和技术整合，显著提高了图像生成性能。
- 通过引入潜力评估奖励模型（PARM），实现了生成步骤的自适应评估，生成结果在GenEval基准上提升了24%。
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