Interleaving-Reasoning-Generation

让AI边想边画，推理增强图像生成，细节更精致

Interleaving-Reasoning-Generation 是一个面向文本到图像生成领域的早期探索项目，旨在将交错推理（Interleaving Reasoning）引入扩散模型，以提升生成图像的质量、细节和美学表现。该项目通过结合 GPT 或 DeepSeek-R1 等大语言模型的推理能力，在生成过程中穿插多步推理，从而更精确地理解文本语义并指导图像生成，最终在基准测试中达到当前最优性能。其核心能力包括：统一的推理与生成框架、基于扩散模型的图像生成、以及利用思维链（CoT）增强文本理解。项目代码基于 Python 实现，技术栈涵盖扩散模型、推理模型和文本到图像生成，适合研究者和开发者探索推理增强的图像生成新范式。