SCOPE：面向文生图提示词工程的语义边界信用分配优化
SCOPE是一种强化学习方法，通过改写提示词来改进冻结的文生图模型，并依据物体、属性和关系等语义片段调整优化过程。该方法基于GRPO，在片段内汇总词元损失权重，无需为各片段设置单独奖励，也不需要额外生成图像。在Qwen-Image、SD3和FLUX.1-dev上的测试显示，相比标准GRPO，GeneVal平均相对提升9.48%，T2I-CompBench提升7.62%。
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