图像生成

The Image as Its Own Reward: Reinforcement Learning with Adversarial Reward for Image Generation

图像作为自身奖励：基于对抗性奖励的图像生成强化学习

Weijia Mao, Hao Chen, Zhenheng Yang, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Adv-GRPO框架，通过对抗性奖励提升图像生成质量，利用图像自身作为奖励，结合参考图像和基础模型，实现更高质量和审美效果。

DesignPref: Capturing Personal Preferences in Visual Design Generation

DesignPref: 在视觉设计生成中捕捉个人偏好

Yi-Hao Peng, Jeffrey P. Bigham, Jason Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DesignPref通过引入包含20名专业设计师多级评分的12,000对UI设计比较数据集，研究个性化视觉设计评估，展示个性化模型在预测个体偏好上的优越性。

Diverse Video Generation with Determinantal Point Process-Guided Policy Optimization

多样视频生成与确定性点过程引导的策略优化

Tahira Kazimi, Connor Dunlop, Pinar Yanardag

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DPP-GRPO框架，结合DPP和GRPO理论，通过显式奖励提升视频生成的多样性，同时保持高质量和提示一致性。

Comments Project webpage: https://diverse-video.github.io/