图像生成

Domain-RAG: Retrieval-Guided Compositional Image Generation for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

领域-RAG：跨领域少样本目标检测的检索引导组合图像生成

Yu Li, Xingyu Qiu, Yuqian Fu, Jie Chen, Tianwen Qian, Xu Zheng, Danda Pani Paudel, Yanwei Fu, Xuanjing Huang, Luc Van Gool, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 Domain-RAG通过检索引导的组合图像生成方法，解决跨领域少样本目标检测中的领域对齐与背景生成问题，实现高质量样本生成。

AEIOU: A Unified Defense Framework against NSFW Prompts in Text-to-Image Models

AEIOU：一种针对文本到图像模型中不适宜提示的统一防御框架

Yiming Wang, Jiahao Chen, Qingming Li, Tong Zhang, Rui Zeng, Xing Yang, Shouling Ji

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)

AI总结 AEIOU提出了一种针对文本到图像模型中不适宜提示的统一防御框架，通过高效提取NSFW特征实现高准确率和效率，有效应对适应性攻击。

End-to-End Fine-Tuning of 3D Texture Generation using Differentiable Rewards

使用可微奖励对3D纹理生成进行端到端微调

AmirHossein Zamani, Tianhao Xie, Amir G. Aghdam, Tiberiu Popa, Eugene Belilovsky

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Concordia University（康科迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种端到端的可微框架，通过可微奖励函数优化3D纹理生成，提升对3D结构的理解和生成质量。

Visual Orientalism in the AI Era: From West-East Binaries to English-Language Centrism

人工智能时代视觉沙文主义：从东西二元对立到英语中心主义

Zhilong Zhao, Yindi Liu

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)

AI总结 本文探讨了人工智能时代视觉沙文主义的演变，揭示AI通过视觉表示强化东西方二元对立，转向英语中心主义，强调需重新审视算法治理与训练数据中的地缘政治结构。

Comments 43 pages, 8 figures, supplementary materials included