图像生成

EditThinker: Unlocking Iterative Reasoning for Any Image Editor

EditThinker: 解锁任何图像编辑器的迭代推理

Hongyu Li, Manyuan Zhang, Dian Zheng, Ziyu Guo, Yimeng Jia, Kaituo Feng, Hao Yu, Yexin Liu, Yan Feng, Peng Pei, Xunliang Cai, Linjiang Huang, Hongsheng Li, Si Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； Meituan（美团） ； CUHK MMLab ； CUHK IMIXR ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image generation(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EditThinker通过迭代推理框架提升图像编辑指令遵循能力，利用强化学习优化编辑过程，显著提高模型性能。

Comments Project page: https://appletea233.github.io/think-while-edit

V-CECE: Visual Counterfactual Explanations via Conceptual Edits

V-CECE：通过概念编辑生成视觉反事实解释

Nikolaos Spanos, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos, Konstantinos Thomas, Athanasios Voulodimos, Giorgos Stamou

机构 * National Technical University of Athens（国家技术大学雅典） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 V-CECE通过概念编辑生成反事实解释，无需训练即可产生人类水平的可解释性结果。

Comments Accepted in NeurIPS 2025