멀티모달 대규모 언어 모델 (Multimodal Large Language Models, MLLMs)은 시각적 추론에 탁월하지만, 텍스트 기반의 사고 사슬 (Chain-of-Thought, CoT)에 의존하여 해석 가능한 시각적 중간 단계가 부족합니다. 기존 방법들은 불투명한 토큰이나 외부 도구를 사용하며, 핵심적인 속성들을 놓치고 있습니다. 우리는 전문가 비전 모델을 사용하여 추론 중간 단계로서 RGB 이미지를 생성하는 프레임워크인 Gen-VCoT를 제안합니다. 이는 세 가지 단계로 구성됩니다: 시각적 접지 (Visual Grounding, SAM segmentation), 기하학적 추론 (Geometric Reasoning, Marigold depth maps), 그리고 의미론적 추론 (Semantic Reasoning, Qwen2-VL 통합). 적응형 라우터 (Adaptive Router)가 추론의 깊이를 선택합니다. 평가 결과, Gen-VCoT는 공간 (25% 향상) 및 깊이 (50% 향상) 관련 질문에서 성능을 개선하지만, 단순한 사실적 질의에서는 성능이 저하될 수 있습니다. CLEVR 데이터셋에서는 텍스트 CoT가 시각적 중간 단계보다 더 높은 성능을 보였으며 (91.2% vs 62.5%), 이는 작업에 따라 최적의 표현이 달라짐을 보여줍니다. Gen-VCoT는 해석 가능한 멀티모달 추론을 위한 새로운 패러다임을 구축합니다.