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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2025-12-02 至 2025-12-02 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 图像生成评测 4 篇

2512.00438 2025-12-02 cs.CV cs.AI 79%

FR-TTS: Test-Time Scaling for NTP-based Image Generation with Effective Filling-based Reward Signal

FR-TTS: 基于有效填充奖励信号的NTP图像生成测试时扩展

Hang Xu, Linjiang Huang, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, USTC(信息与通信技术联合实验室,中国科学技术大学) Beihang University(北京航空航天大学)

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

AI总结 FR-TTS通过有效填充奖励信号提升NTP图像生成的测试时扩展性能。

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2512.01816 2025-12-02 cs.CV cs.AI 70%

Envision: Benchmarking Unified Understanding & Generation for Causal World Process Insights

Envision:基于因果世界过程洞察的统一理解和生成基准测试

Juanxi Tian, Siyuan Li, Conghui He, Lijun Wu, Cheng Tan

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 Envision通过因果事件进程基准测试,评估统一模型在动态时空一致性上的表现,揭示其在因果叙事一致性上的优势及仍需改进的时空一致性挑战。

Comments 35 pages, 12 figures, 10 tables

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2512.00752 2025-12-02 cs.CV 57%

Charts Are Not Images: On the Challenges of Scientific Chart Editing

图表不是图像:关于科学图表编辑挑战的探讨

Shawn Li, Ryan Rossi, Sungchul Kim, Sunav Choudhary, Franck Dernoncourt, Puneet Mathur, Zhengzhong Tu, Yue Zhao

机构 * University of Southern California(南加州大学) Adobe Research(Adobe研究院) Texas A&M University(德克萨斯A&M大学)

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

AI总结 本文提出FigEdit基准测试,揭示科学图表编辑中结构转换的重要性,并指出传统像素操作方法的不足。

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2505.23525 2025-12-02 cs.CV 57%

Hallo4: High-Fidelity Dynamic Portrait Animation via Direct Preference Optimization

Hallo4: 通过直接偏好优化实现高保真的动态肖像动画

Jiahao Cui, Yan Chen, Mingwang Xu, Hanlin Shang, Yuxuan Chen, Yun Zhan, Zilong Dong, Yao Yao, Jingdong Wang, Siyu Zhu

机构 * Fudan University(复旦大学) Baidu Inc.(百度公司) Shanghai Innovative Institute(上海创新研究院) Nanjing University(南京大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团)

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

AI总结 Hallo4通过直接偏好优化和时空运动调制,实现高保真的动态肖像动画生成,提升唇部同步、表情自然性和身体运动一致性。

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