图像生成

MotionEdit: Benchmarking and Learning Motion-Centric Image Editing

MotionEdit: 动作导向图像编辑的基准测试与学习

Yixin Wan, Lei Ke, Wenhao Yu, Kai-Wei Chang, Dong Yu

机构 * Tencent AI（腾讯AI） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 MotionEdit提出一个动作导向图像编辑数据集及评估基准，通过MotionNFT框架提升编辑质量和运动保真度。

Comments Technical Report. We propose MotionEdit, a dataset and benchmark for motion-centric image editing. We also introduce MotionNFT, a reward training framework to improve existing models with motion-aware guidance. Github: https://github.com/elainew728/motion-edit/

CogniEdit: Dense Gradient Flow Optimization for Fine-Grained Image Editing

CogniEdit: 密集梯度流优化用于细粒度图像编辑

Yan Li, Lin Liu, Xiaopeng Zhang, Wei Xue, Wenhan Luo, Yike Guo, Qi Tian

机构 * Hongkong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Company（华为公司） 纠错

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

AI总结 CogniEdit通过密集梯度流优化实现细粒度图像编辑，结合多模态推理与动态令牌焦点重新定位，提升指令遵循与视觉质量的平衡