图像生成

Moebius: 0.2B Lightweight Image Inpainting Framework with 10B-Level Performance

Moebius: 0.2B轻量级图像修复框架，性能达10B级别

Kangsheng Duan, Ziyang Xu, Wenyu Liu, Xiaohu Ruan, Xiaoxin Chen, Xinggang Wang

专题命中 图像修复 ：轻量级图像修复框架，属于图像修复

AI总结 提出Moebius轻量级图像修复框架，通过局部-λ混合交互模块和自适应多粒度蒸馏策略，以0.22B参数实现与10B级模型FLUX.1-Fill-Dev相当甚至更优的生成质量，推理速度提升15倍以上。

How far have we gone in Generative Image Restoration? A study on its capability, limitations and evaluation practices

生成式图像恢复进展：能力、局限性与评估实践研究

Xiang Yin, Jinfan Hu, Zhiyuan You, Kainan Yan, Yu Tang, Chao Dong, Jinjin Gu

专题命中 图像修复 ：研究生成式图像恢复，包括扩散和GAN模型

AI总结 通过多维度评估管道系统比较扩散、GAN等生成式模型与PSNR导向模型，揭示从细节不足到细节质量与语义控制的范式转变，并训练了更符合人类感知的IQA模型。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Posterior Continuation with Noise-Conditioned Frequency Exposure for Diffusion Inverse Problems

基于噪声条件频率暴露的扩散逆问题后验延续

Feng Tian, Yixuan Li, Weili Zeng, Weitian Zhang, Yichao Yan, Xiaokang Yang

专题命中 图像修复 ：提出后验延续框架用于扩散逆问题，包括图像修复。

AI总结 提出后验延续框架，根据扩散噪声水平逐步暴露测量频率，结合稳定采样器实现超分辨率、修复和去模糊的先进性能。

Investigation of Neural Network Methods for Reconstruction and Classification of Texture Images Under Conditions of Incomplete Information

不完全信息条件下纹理图像重建与分类的神经网络方法研究

Galymzhan Abdimanap, Kairat Bostanbekov, Abdelrahman Abdallah, Anel Alimova, Darkhan Kurmangaliyev, Daniyar Nurseitov, Tatyana Dedova, Larissa Balakay, Serik Nurakynov

专题命中 图像修复 ：使用GAN进行图像修复，重建缺失细节。

AI总结 提出结合目标检测、GAN（CRA）修复和Transformer/CNN分类的端到端框架，发现重建质量高（PSNR 28.7dB）但分类准确率仅53%，通过置信度混合集成将MCA从48%提升至58%，揭示生成模型产生语义模糊特征的问题。

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