1. 用户给一句高层需求（比如：“帮我做一张双 11 折扣海报”）。

2. VLM/LLM 先用 CoT 想一圈：拆需求、规划布局、生成一个结构化 DSL（比如 JSON 布局）。

3. 程序把 DSL 画成一张粗糙布局草稿图（思维草稿图）。

4. 用 文生图模型（SDXL / SD3）+ ControlNet 根据草稿图 + 文本，生成第一版“思维图像”。

5. 再把这张思维图 + 原需求扔回 VLM，请它点评和修改 DSL / 提示词。

6. 最后再走一次图像生成，输出最终图。

效果：整个推理链里会出现 1–2 张 “thought images（思维图像）”，
行为上就非常接近 Gemini Image / Nano Banana 的 Think 模式。

1. 模型选型：当前（2025）比较稳的开源组合

1.1 负责“想”和读图：开源 VLM

推荐顺序（偏中文生态）：

1. Qwen2-VL 家族

   • Qwen2-VL-7B / 72B 在多模态理解和推理上表现很强，论文里明确对标 GPT-4o、Claude 3.5 等，在多种 benchmark 上接近或超过闭源模型。

   • 中文支持优秀，视觉理解能力也比较稳。

2. 备选：LLaVA-OneVision、DeepSeek-VL、LLaMA 3.2 Vision 等

   • HuggingFace 上有公开对比，Qwen2-VL、LLaVA-OneVision 基本是开源 VLM 第一梯队。

本教程默认用：Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct（开源 + 中文好 + 体量适中）。

1.2 负责“画”的：开源文生图模型

目前最佳开源 T2I可以这么看：

• SDXL 1.0：Stability AI 官方叫它“最佳开源图像生成模型”，支持 1024×1024+，质量稳定，生态成熟（ControlNet、各种 LoRA 一大堆）。

• Stable Diffusion 3 / 3.5：更新一代，文本对齐和排版更好，Medium / 3.5 版本已开源并可在 Diffusers、ModelScope、ComfyUI 中直接用。

实践建议：

• 想稳 + 生态成熟：先用 SDXL

• 想文案排版好 / 新技术：上 SD3.5-Medium（注意 license）

再加一个 ControlNet / T2I-Adapter 来吃我们的线稿 / 布局图，效果会更接近“草稿约束生成”。

1.3 参考“视觉 CoT / VoT”的研究范式

这几个主要是给你思路参考：

• MVoT (Multimodal Visualization-of-Thought)：微软等提出，多模态自回归 MLLM，推理轨迹里交替生成文本和图像，“图像就是思维的一部分”，还专门设计了 token discrepancy loss 提升中间图质量。

• CoTDiffusion / Generate Subgoal Images before Act：让 diffusion 模型先生成一串“子目标图像”，作为机器人任务的视觉 CoT。

• Awesome-MCoT 汇总仓库：多模态 CoT 各种变体的综述和项目链接。

  来源：jiaocheng.chatdlm.cn

我们不会照着这些论文完整复现，而是把思路落地成一个工程 pipeline。

2. 整体架构：开源版 “Think + Image” 流程图

可以脑补这张逻辑图：

[用户需求] ↓ [Qwen2-VL：文本 CoT + 输出 DSL(JSON)] ↓ [Python：根据 DSL 画出布局草稿图(位图)] ↓ [SDXL/SD3 + ControlNet：生成 思维图像 v1] ↓ [Qwen2-VL：读图 + CoT 复审，更新 DSL / 提示词] ↓ [SDXL/SD3：高质量最终成图] 使用 liaotian.chatdlm.cn

这里有三种“思维形态”：

1. 文本 CoT：Qwen2-VL 输出的一步步解释。

2. 结构化 DSL：用于描述布局的 JSON。

3. 视觉 CoT（位图）：草稿图 + 思维图像 v1。