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。

2025-12-17 至 2025-12-17 共收录 4 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 图像修复 4 篇

2507.11252 2025-12-17 cs.CV eess.IV 70%

MFGDiffusion: Mask-Guided Smoke Synthesis for Enhanced Forest Fire Detection

MFGDiffusion：基于掩码的烟雾合成以提升森林火灾检测

Guanghao Wu, Yunqing Shang, Chen Xu, Hai Song, Chong Wang, Qixing Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

专题命中图像修复：image generation(abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MFGDiffusion通过掩码引导的烟雾合成提升森林火灾检测性能

Comments 14 pages, 11 figures

2512.14185 2025-12-17 cs.MM cs.AI 57%

End-to-End Learning-based Video Streaming Enhancement Pipeline: A Generative AI Approach

端到端学习基于的视频流增强管道：一种生成AI方法

Emanuele Artioli, Farzad Tashtarian, Christian Timmerer

机构 * Alpen-Adria-Universitaet（阿尔卑斯-亚得里亚大学）

专题命中图像修复：inpainting(abstract)；分类 cs.MM

AI总结本文提出ELVIS框架，通过端到端学习结合服务器端编码优化与客户端生成填充，提升视频流质量并减少带宽需求。

Comments The 35th edition of the Workshop on Network and Operating System Support for Digital Audio and Video (NOSSDAV '25), March 31-April 4, 2025, Stellenbosch, South Africa

2512.13729 2025-12-17 cs.LG cs.AI cs.CV 57%

Composite Classifier-Free Guidance for Multi-Modal Conditioning in Wind Dynamics Super-Resolution

多模态条件下的风动力超分辨率复合分类器引导方法

Jacob Schnell, Aditya Makkar, Gunadi Gani, Aniket Srinivasan Ashok, Darren Lo, Mike Optis, Alexander Wong, Yuhao Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学）； Veer Renewables

专题命中图像修复：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结本文提出复合分类器引导方法，用于多模态条件下的风动力超分辨率重建，实现高保真度与低成本的风数据生成。

2506.22780 2025-12-17 cs.LG physics.geo-ph 50%

Multimodal Atmospheric Super-Resolution With Deep Generative Models

多模态大气超分辨率与深度生成模型

Dibyajyoti Chakraborty, Haiwen Guan, Jason Stock, Troy Arcomano, Guido Cervone, Romit Maulik

机构 * Information Sciences and Technology（信息科学与技术系）； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）； Environmental Science Division（环境科学部）； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）； Department of Geography（地理系）

专题命中图像修复：diffusion(abstract)

AI总结本文提出利用基于分数的扩散模型进行多模态大气超分辨率，通过结合稀疏观测数据提升高维状态恢复精度。