Adobe

The Indra Representation Hypothesis for Multimodal Alignment

多模态对齐的Indra表示假说

Jianglin Lu, Hailing Wang, Kuo Yang, Yitian Zhang, Simon Jenni, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出Indra表示假说，通过范畴论中的V富化Yoneda嵌入，定义样本间关系轮廓，提升多模态对齐的鲁棒性和一致性。

CPT: Controllable and Editable Design Variations with Language Models

CPT：基于语言模型的可控可编辑设计变体

Karthik Suresh, Amine Ben Khalifa, Li Zhang, Wei-ting Hsu, Fangzheng Wu, Vinay More, Asim Kadav

机构 * Adobe ； Atta 纠错

AI总结 本文提出CPT系统，利用解码器-only语言模型生成可编辑的设计变体，通过Creative Markup Language实现结构与细节的精准描述，提升设计流程的可扩展性与个性化。

Comments 18 pages, 6 figures, Accepted at NeurIPS 2025 Workshop on Generative and Protective AI for Content Creation (GenProCC 2025)

Rewriting Video: Text-Driven Reauthoring of Video Footage

重写视频：基于文本的视频重写

Sitong Wang, Anh Truong, Lydia B. Chilton, Dingzeyu Li

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出基于文本的视频重写方法，通过生成重建算法将视频转为可编辑文本提示，并通过交互式工具Rewrite Kit实现视频内容的重写，探讨了文本驱动视频重写的新范式。