CoCo：将代码作为思维链用于文本到图像预览与稀有概念生成

针对现有基于思维链的文本到图像生成方法依赖抽象自然语言规划、缺乏空间布局精度的问题，本文提出 CoCo（代码即思维链）框架。该方法将推理过程转化为可执行代码，先生成指定场景结构布局的代码并在沙箱中渲染确定性草稿，随后通过细粒度编辑优化为高保真图像。此外，构建了 CoCo-10K 数据集以支持训练。实验表明，该方法在多个基准测试中显著优于直接生成及其他思维链增强方法，证明了可执行代码作为推理范式的有效性与可靠性。