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Object-WIPER : Training-Free Object and Associated Effect Removal in Videos

Object-WIPER : 无需训练的对象及关联效果视频去除

Saksham Singh Kushwaha, Sayan Nag, Yapeng Tian, Kuldeep Kulkarni

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 Object-WIPER通过预训练的文本到视频扩散模型实现无需训练的对象及关联效果视频去除，通过创新的去噪方法和新指标在DAVIS和WIPER-Bench上取得优越性能。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project Page: https://sakshamsingh1.github.io/object_wiper_webpage/

Agent Banana: High-Fidelity Image Editing with Agentic Thinking and Tooling

Agent Banana: 基于代理思维与工具的高质量图像编辑

Ruijie Ye, Jiayi Zhang, Zhuoxin Liu, Zihao Zhu, Siyuan Yang, Li Li, Tianfu Fu, Franck Dernoncourt, Yue Zhao, Jiacheng Zhu, Ryan Rossi, Wenhao Chai, Zhengzhong Tu

机构 * TAMU（德克萨斯大学） ； Brown University（布朗大学） ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； UCSD（加州大学圣地亚哥分校） ； USC（南加州大学） ； xAI（xAI公司） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； Meta AI ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

AI总结 Agent Banana通过分层代理规划-执行框架实现高质量图像编辑，解决多轮次编辑一致性与背景忠实度问题，同时保持指令遵循能力。

Comments Project Website: agent-banana.github.io

ML-Tool-Bench: Tool-Augmented Planning for ML Tasks

ML-Tool-Bench: 为机器学习任务增强的工具辅助规划

Yaswanth Chittepu, Raghavendra Addanki, Tung Mai, Anup Rao, Branislav Kveton

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 本文提出ML-Tool-Bench，通过引入内存中的命名对象管理，评估工具增强的ML代理，改进了ReAct方法，提升了16.52个百分点。

AlignTok: Aligning Visual Foundation Encoders to Tokenizers for Diffusion Models

AlignTok: 将预训练视觉编码器对齐到分词器以用于扩散模型

Bowei Chen, Sai Bi, Hao Tan, He Zhang, Tianyuan Zhang, Zhengqi Li, Yuanjun Xiong, Jianming Zhang, Kai Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

AI总结 AlignTok通过将预训练视觉编码器对齐为分词器，提升扩散模型的生成质量和收敛速度，适用于图像生成任务。

Comments ICLR 2026, Project Page: https://aligntok.github.io/