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AesCode 提出一个框架，通过将基于内容的代码生成与来自参考图像的美学引导相结合，以代码形式生成视觉制品（幻灯片、海报、仪表盘），并利用强化学习优化解耦的跨模态奖励。AesCode-8B 和 AesCode-32B 相比 Qwen3-VL 基线分别将视觉质量提升 31.1 和 22.4 个百分点，达到与前沿闭源模型相当的水平。