GenRevisit：回溯状态选择提升组合图像生成智能体框架

Zixu Wang 等（北京航空航天大学等，作者单位材料未说明）在 arXiv 发布论文，提出智能体框架 GenRevisit，将编辑动作选择扩展为联合选择用于继续编辑的图像状态和动作，使智能体可回溯到先前状态再编辑；训练结合 SFT 与智能体强化学习，并提出归一化动作信用分配（NACA），按各动作对降低剩余目标的贡献在 GRPO 中重新分配正向优势。 作者报告，在 GenEval2 上使用 Qwen-Image-2512 和 Z-Image-Turbo 时 GM 分数分别为 84.3 和 74.4，较使用相同生成器的最强基线高 12.7 和 10.9 分。该结果为作者声称，尚待独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。