PromptEnhancer：腾讯混元开源提示重写框架，解锁T2I模型精准生成新潜能

PromptEnhancer是腾讯混元团队重磅开源的文本到图像（T2I）提示重写框架，核心聚焦于解决T2I模型对复杂指令理解不足、生成内容与用户意图偏差的行业痛点。通过创新融合思维链（Chain-of-Thought，CoT）提示重写机制与专用奖励模型AlignEvaluator，框架可大幅提升T2I模型的指令理解能力与图像生成精准度。其最大优势在于无需修改T2I模型权重，具备极强的通用性与即插即用特性，可无缝适配各类预训练T2I模型；搭配“监督微调+强化学习”两阶段训练策略，实现提示文本的精细化优化，让生成图像与用户核心意图高度契合。

PromptEnhancer核心功能：

1、高精度指令对齐与复杂场景适配：

通过优化用户原始文本提示，显著提升T2I模型生成图像的准确性与意图对齐度。可高效处理属性绑定、否定指令、复杂关系描述等难场景，精准还原用户需求中的细节逻辑，解决传统T2I模型“懂字面、不懂深层需求”的问题。

2、通用兼容+即插即用：

采用非侵入式设计，无需改动任何预训练T2I模型的权重参数，可作为独立模块快速适配HunyuanImage、Stable Diffusion、Imagen等主流模型，大幅降低企业与开发者的优化成本，实现现有T2I系统的快速升级。

3、开源高质量基准测试数据集：

同步开源含6000条Prompt及多维度精细标注的基准数据集，覆盖复杂指令场景与评价维度，为提示优化技术的可解释性研究、模型性能复现提供核心支撑，推动领域技术迭代。

PromptEnhancer技术原理：

1、思维链（CoT）提示重写机制：

模拟专业设计师的创作思考流程，将简洁、模糊的用户原始指令，按“核心元素提取—潜在歧义消解—细节补充强化”三步骤拆解重构。通过层层递进的逻辑梳理，把抽象需求转化为结构化、精细化的提示文本，为T2I模型提供清晰的生成指引，避免因指令模糊导致的生成偏差。

2、专用奖励模型AlignEvaluator：

构建覆盖6大类别、24个关键维度的全方位评价体系，经大规模标注数据训练后，可对生成图像进行多维度“精准打分”。评价维度涵盖语言理解（否定指令、代词指代等）、视觉属性（物体数量、材质、表情等）、复杂关系（包含、相似、反事实场景等），为提示优化提供量化依据，确保优化方向贴合实际生成效果。

3、两阶段递进式训练策略：

– 第一阶段：监督微调（SFT）：利用大模型生成的海量“原始提示—思维链—精细化提示”样本，对CoT重写器进行初始化训练，使其具备语法逻辑合规、细节描述到位的提示生成能力，筑牢基础优化功底。

– 第二阶段：生成奖励策略优化（GRPO）：将重写器输出的多个候选提示输入冻结的T2I模型生成图像，通过AlignEvaluator对图像打分，以“高分提示优先强化”为核心逻辑，迭代优化重写器策略，确保其生成的提示能最大化驱动T2I模型产出符合用户意图的图像。

PromptEnhancer应用场景：

1、广告设计：

快速优化广告创意提示，驱动T2I模型生成高质量海报、宣传图，精准还原品牌调性与核心卖点，大幅缩短设计周期，降低创意落地成本。

2、插画创作：

辅助插画师将抽象创意转化为精细化提示，快速生成创意草图与基础稿件，节省前期构思与线稿绘制时间，聚焦高阶创意打磨。

3、游戏设计：

高效生成游戏角色、场景、道具的概念图，精准还原设计需求中的细节设定（如材质、姿态、场景氛围），加速游戏研发的前期创意迭代流程。

4、社交媒体内容：

优化日常创意提示，生成吸睛的社交媒体配图、短视频帧，贴合不同平台的内容风格，提升内容传播力。

5、视频制作：

为视频剪辑、特效制作提供高质量概念图与关键帧素材，精准匹配剧情与视觉需求，辅助后期制作高效推进。

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