CF-World 是一個專門針對文生圖（text-to-image, T2I）模型的基準測試與研究原型，用以判斷模型在面對違反常識的指令時，到底是在推理，還是僅僅複製訓練數據中的高頻模式。現有的 T2I 模型在日常語境下表現出色，但只要物理法則被刻意改寫，例如要求它們生成「重力反轉」或「光線反向折射」的畫面，便會出現明顯崩潰。CF-World 採用三層遞進設計來暴露這種落差：L1 為事實生成，要求模型按真實世界知識作畫；L2 為顯式反事實（Explicit Counterfactual），同時提供反事實前提與指定的視覺結果，測試模型能否依指令調整；L3 為隱式反事實（Implicit Counterfactual），只給出反事實條件，要求模型自行推導應有的視覺呈現，從而考驗真正的因果推演能力。
為了量化這種落差，項目引入兩項指標：PRR（Prior Resistance Rate，先驗抵抗率）衡量模型擺脫既定視覺慣性的能力，RRR（Reasoning Retention Rate，推理保留率）則檢驗模型在多步驟指令下能否維持邏輯連貫性。儲存庫還包含因果解耦（Causal Decoupling）、屬性解耦（Attribute Decoupling）與去範式化（De-nominalization, De-norm）三條專門評測線，協助研究者區分失敗究竟源自因果變量無法分離，還是源自語言先驗的「概念鎖定」。
在評估對象方面，CF-World 涵蓋 FLUX.2-dev、Qwen-image、Nano Banana 等近期模型，結果顯示 L1 表現良好的模型在 L3 場景中普遍出現一致性急劇下降，說明高維統計先驗正在壓制真正的因果推理。代碼庫結構清晰：eval_questions 收錄預先生成的評測題目，prompt 存放基礎提示詞與反事實規則，scripts 則涵蓋題目生成及基於 VLM 的自動評分（支援 Gemini 與 Qwen3-VL）。對從事多模態模型評測、視覺推理研究或關心模型安全邊界的團隊而言，這個基準提供了一個可重現且分層細緻的測試平台，有助於定位「模型究竟卡在哪個環節」。
📂 Repository Structure
The repository is organized into prompts, pre-generated evaluation questions, and execution scripts:
├── eval_questions/ # Pre-generated evaluation questions (categorized by discipline)
│ ├── physics/ # Physics sub-disciplines (Astronomy, Mechanics, etc.)
│ └── ...
├── prompt/ # Raw base prompts and counterfactual rules
│ ├── physics/
│ └── ...
└── scripts/ # Core execution scripts
├── generate_eval/ # Scripts to generate evaluation questions
│ ├── gemini.py # Generates standard CF-World questions via Gemini
│ └── rule_decouple.py # Generates questions for the Causal Decoupling experiment
└── score/ # Automated VLM-based scoring scripts
├── gemini.py # Standard multi-dimensional scoring using Gemini
├── qwen3vl-235b.py# Standard multi-dimensional scoring using Qwen3-VL
├── rule_decouple.py # Scoring for the Causal Decoupling experiment
├── attribute_decouple.py # Scoring for the Attribute Decoupling experiment
└── denorm.py # Scoring for the De-nominalization (De-norm) experiment
GitHub： https://github.com/jylei16/CF-World
