图像生成

DCoAR: Deep Concept Injection into Unified Autoregressive Models for Personalized Text-to-Image Generation

DCoAR: 一种深度概念注入到统一自回归模型中用于个性化文本到图像生成

Fangtai Wu, Mushui Liu, Weijie He, Zhao Wang, Yunlong Yu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 DCoAR通过深度概念注入框架实现个性化文本到图像生成，采用LMCL策略和多正则化方案提升生成质量与上下文适应性。

DREAM: Scalable Red Teaming for Text-to-Image Generative Systems via Distribution Modeling

通过分布建模实现文本到图像生成系统可扩展的红队测试

Boheng Li, Junjie Wang, Yiming Li, Zhiyang Hu, Leyi Qi, Jianshuo Dong, Run Wang, Han Qiu, Zhan Qin, Tianwei Zhang

机构 * School of Cyber Science（网络安全学院） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 DREAM通过分布建模实现文本到图像生成系统的可扩展红队测试，有效发现多样化的有害提示，提升安全性和多样性。

Comments To appear in the IEEE Symposium on Security & Privacy, May 2026

ControlVP: Interactive Geometric Refinement of AI-Generated Images with Consistent Vanishing Points

ControlVP: 交互式几何校正AI生成图像以保持一致的消失点

Ryota Okumura, Kaede Shiohara, Toshihiko Yamasaki

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 ControlVP通过结合建筑轮廓的结构指导和几何约束，校正AI生成图像中的消失点不一致，提升空间结构真实性。

Comments Accepted to WACV 2026, 8 pages, supplementary included. Dataset and code: https://github.com/RyotaOkumura/ControlVP