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RetouchIQ: MLLM Agents for Instruction-Based Image Retouching with Generalist Reward

RetouchIQ: 基于指令的图像修复MLLM代理与通用奖励模型

Qiucheng Wu, Jing Shi, Simon Jenni, Kushal Kafle, Tianyu Wang, Shiyu Chang, Handong Zhao

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 RetouchIQ通过通用奖励模型提升指令基于图像编辑的语义一致性和感知质量，展现灵活可解释的编辑能力。

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AudioChat: Unified Audio Storytelling, Editing, and Understanding with Transfusion Forcing

AudioChat: 通过Transfusion Forcing实现统一的音频讲故事、编辑与理解

William Chen, Prem Seetharaman, Rithesh Kumar, Oriol Nieto, Shinji Watanabe, Justin Salamon, Zeyu Jin

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Adobe Research（Adobe研究） ； OpenAI. Work performed while at Adobe（OpenAI） 纠错

AI总结 AudioChat通过Transfusion Forcing实现音频故事的生成、编辑与理解，结合LLM工具调用和结构化推理提升多轮交互能力。

WS-GRPO: Weakly-Supervised Group-Relative Policy Optimization for Rollout-Efficient Reasoning

WS-GRPO：弱监督组相对策略优化用于高效推理

Gagan Mundada, Zihan Huang, Rohan Surana, Sheldon Yu, Jennifer Yuntong Zhang, Xintong Li, Tong Yu, Lina Yao, Jingbo Shang, Julian McAuley, Junda Wu

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

AI总结 WS-GRPO 通过将终端奖励转换为正确性感知的指导，提高推理效率并减少冗余思考，同时保持准确性。

Generative Audio Extension and Morphing

生成音频扩展与变形

Prem Seetharaman, Oriol Nieto, Justin Salamon

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出了一种生成音频扩展与变形的方法，通过遮蔽潜在表示并应用分类器自由引导变体，实现了音频的双向扩展和无缝变形，并通过客观指标和主观测试验证了其有效性。

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