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。

2025-12-12 至 2025-12-12 共收录 2 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 文生图 2 篇

2412.02912 2025-12-12 cs.CV cs.AI cs.GR cs.LG 87%

ShapeWords: Guiding Text-to-Image Synthesis with 3D Shape-Aware Prompts

ShapeWords: 基于3D形状感知提示的文本到图像合成

Dmitry Petrov, Pradyumn Goyal, Divyansh Shivashok, Yuanming Tao, Melinos Averkiou, Evangelos Kalogerakis

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）； CYENS CoE（CYENS联合学院）； University of Cyprus（塞浦路斯大学）； TU Crete（希腊技术大学）

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

AI总结 ShapeWords通过融合3D形状信息与文本提示，提升文本到图像合成的准确性与3D结构感知能力。

Comments Project webpage: https://lodurality.github.io/shapewords/ (CVPR 2025 paper), this Author Accepted Manuscript version is made available under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) in accordance with the ERC / Horizon Europe open-access mandate

2512.07702 2025-12-12 cs.CV cs.AI 81%

Guiding What Not to Generate: Automated Negative Prompting for Text-Image Alignment

引导不应生成的内容：用于文本-图像对齐的自动化负提示

Sangha Park, Eunji Kim, Yeongtak Oh, Jooyoung Choi, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学）； Amazon（亚马逊）； IPAI, AIIS, ASRI, INMC, and ISRC, Seoul National University（IPAI、AIIS、ASRI、INMC 和 ISRC，首尔国立大学）

专题命中文生图：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结本文提出NPC方法，通过自动化负提示生成提升文本-图像对齐效果，在GenEval++和Imagine-Bench上取得优异成绩。

Comments WACV 2026