Interleaving-Reasoning-Generation - 交错推理生成技术

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一、关于项目

1、项目概览

官方实现库："Interleaving Reasoning for Better Text-to-Image Generation"论文的代码仓库，通过交错推理技术显著提升文生图质量。

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2、相关链接资源

• Github：https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation
• 论文：https://arxiv.org/abs/2509.06945
• 数据集：https://huggingface.co/datasets/Osilly/IRG-Toy-Dataset
• SFT训练代码：https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation/tree/main/SFT
• 评估代码：https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation/blob/main/eval/README.md

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3、功能特性

1. 多阶段推理生成
   模型首先生成基于文本的推理过程，然后基于该推理生成图像，再通过反思过程优化图像质量

2. 六种分解学习模式
   训练流程包含文本思考过程和完整的高质量图像生成流程学习

3. 专用CFG条件设计
   推理阶段采用特制的CFG条件机制优化图像生成步骤

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二、性能表现

模型	GenEval	WISE	TIIF-short/long (Qwen)	GenAI-Bench	OneIG-EN
IRG (Ours)	0.85	0.77	76.00/73.77	0.84	0.415

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三、安装配置

git clone https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation.git
cd Interleaving-Reasoning-Generation
pip install -e .
pip install flash-attn --no-build-isolation

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四、使用示例

1、推理流程

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2、案例对比

https://github.com/Osilly/Interleaving-Reasoning-Generation/raw/main/figs/compare.png

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五、更新日志

• [2025/09/15] 发布[SFT训练代码]和[IRG-Toy-Dataset]
• [2025/09/08] 论文上线arXiv

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其它

参考项目

• BAGEL

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伊织 xAI 2025-09-15（一）