DeCoT论文总结与核心部分翻译一、文章主要内容本文聚焦当前文本到图像（T2I）模型在处理复杂、长文本指令时的不足——如难以准确呈现复杂细节、空间关系和特定约束，尤其在LongBench-T2I基准测试中，模型在构图、特定文本渲染和精细纹理等维度表现欠缺。为此，作者提出DeCoT（Decomposition-CoT）框架，通过融合大型语言模型（LLMs）的理解与推理能力，提升T2I模型对复杂指令的处理效果。DeCoT框架包含两个核心阶段：复杂指令分解与语义增强：将原始复杂指令输入LLM（如GPT-4、Gemini Pro），结合少样本提示、思维链（CoT）等技术，拆解为结构化、可执行的语义单元（如核心对象及属性、背景细节、空间关系、环境元素、特定约束），同时澄清指令中的模糊部分，补充上下文相关的具体信息。多阶段提示整合与自适应生成：根据T2I模型的能力适配输入形式——支持多阶段输入的模型，将语义单元转化为渐进式提示序列，通过迭代优化生成图像；不支持多阶段输入的模型，则将语义单元融合为单条优化提示，为关键元素分配权重，确保生成时不遗漏核心信息。为验证框架有效性，作者在LongBench-T2I数据集（含500个复杂提示，覆盖9个视觉维度）上开展实验，以扩散模型（如Omnigen、FLUX.1-dev）和自回归模型（如Infinity-8B、Janus-pro-7B）为基线，采用Gemini-2.0-Flash、InternVL3-78B等多模态大模型评估。