图像生成

HiCoGen: Hierarchical Compositional Text-to-Image Generation in Diffusion Models via Reinforcement Learning

HiCoGen: 通过强化学习在扩散模型中实现层次化组合文本到图像生成

Hongji Yang, Yucheng Zhou, Wencheng Han, Runzhou Tao, Zhongying Qiu, Jianfei Yang, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学SKL-IOTSC、CIS） ； Zhejiang ZEEKR Automobile Research & Development Co., Ltd.（浙江浙汽汽车研发有限公司） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(title,abstract)；image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 HiCoGen通过强化学习和层次化合成框架提升文本到图像生成的组合性和准确性。

Comments 9 pages

Personalized Reward Modeling for Text-to-Image Generation

面向文本到图像生成的个性化奖励建模

Jeongeun Lee, Ryang Heo, Dongha Lee

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 PIGReward通过动态生成用户条件评估维度和推理过程，实现文本到图像生成的个性化评估与优化，提升生成图像与个体意图的一致性。

SafeFix: Targeted Model Repair via Controlled Image Generation

SafeFix: 通过受控图像生成实现目标模型修复

Ouyang Xu, Baoming Zhang, Ruiyu Mao, Yunhui Guo

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

专题命中 文生图 ：image generation(title)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SafeFix通过生成语义忠实的图像来修复模型，提升模型对罕见案例的鲁棒性，减少系统性错误。

Multi-modal Generative AI: Multi-modal LLMs, Diffusions, and the Unification

多模态生成式AI：多模态大语言模型、扩散模型与统一

Xin Wang, Yuwei Zhou, Bin Huang, Hong Chen, Wenwu Zhu

机构 * Department of Computer Science, Beijing Information Science and Technology National Research Center, Tsinghua University（计算机系，北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了多模态生成式AI，涵盖多模态LLMs、扩散模型及统一模型的设计与应用，探讨了统一理解和生成的方法及未来研究方向。

Comments 21 pages, 10 figures, 3 tables

Journal ref IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

Memory Self-Regeneration: Uncovering Hidden Knowledge in Unlearned Models

记忆自我再生：在未学习模型中揭示隐藏知识

Agnieszka Polowczyk, Alicja Polowczyk, Joanna Waczyńska, Piotr Borycki, Przemysław Spurek

机构 * Silesian University of Technology（谢勒斯大学技术学院） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)

AI总结 本文提出记忆自我再生任务和MemoRa策略，旨在解决模型遗忘难题，通过增强知识检索的鲁棒性提升反学习效果。