图像生成

ConsistTalk: Intensity Controllable Temporally Consistent Talking Head Generation with Diffusion Noise Search

ConsistTalk: 可控强度的时序一致说话头生成与扩散噪声搜索

Zhenjie Liu, Jianzhang Lu, Renjie Lu, Cong Liang, Shangfei Wang

机构 * The corresponding author.（通讯作者） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ConsistTalk通过引入光流引导时间模块、音频到强度模型和扩散噪声初始化策略，实现了可控强度和时序一致的说话头生成，有效减少闪烁并提升音频视频同步质量。

Comments AAAI26 poster

TextEditBench: Evaluating Reasoning-aware Text Editing Beyond Rendering

TextEditBench: 评估超出渲染的推理-aware文本编辑

Rui Gui, Yang Wan, Haochen Han, Dongxing Mao, Fangming Liu, Min Li, Alex Jinpeng Wang

机构 * Central South University（中南大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TextEditBench 旨在评估文本编辑中超出渲染的推理能力，通过引入语义期望维度，推动多模态生成中的文本引导编辑技术发展。

Depth Any Panoramas: A Foundation Model for Panoramic Depth Estimation

全景深度估计的基础模型：Depth Any Panoramas

Xin Lin, Meixi Song, Dizhe Zhang, Wenxuan Lu, Haodong Li, Bo Du, Ming-Hsuan Yang, Truong Nguyen, Lu Qi

机构 * Insta360 Research（Insta360研究院） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种全景深度估计的基础模型，通过三阶段伪标签流程和优化方法提升模型在不同场景下的鲁棒性和泛化能力。

Comments Project Page: https://insta360-research-team.github.io/DAP_website/

PerTouch: VLM-Driven Agent for Personalized and Semantic Image Retouching

PerTouch：基于VLM的个性化和语义图像润色代理

Zewei Chang, Zheng-Peng Duan, Jianxing Zhang, Chun-Le Guo, Siyu Liu, Hyungju Chun, Hyunhee Park, Zikun Liu, Chongyi Li

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PerTouch通过VLM驱动代理实现个性化和语义图像润色，结合语义替换与参数扰动机制，提升用户意图匹配与长期偏好捕捉能力。

Comments To appear at AAAI 2026

Ultra fast, event-by-event heavy-ion simulations for next generation experiments

超快、事件级重离子模拟用于下一代实验

Manjunath Omana Kuttan, Kai Zhou, Jan Steinheimer, Horst Stoecker

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于概率扩散模型的新型框架，用于快速生成重离子碰撞事件的点云输出，能够高效模拟并再现UrQMD分布。

Comments Matches published version. 17 pages, 9 figures

Journal ref Phys.Rev.C 112 (2025) 5, 054907

Lyapunov-based Adaptive Transformer (LyAT) for Control of Stochastic Nonlinear Systems

基于李雅普诺夫的自适应变换器（LyAT）用于随机非线性系统的控制

Saiedeh Akbari, Xuehui Shen, Wenqian Xue, Jordan C. Insinger, Warren E. Dixon

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出LyAT控制器，通过基于李雅普诺夫的稳定性分析实现随机非线性系统的实时自适应控制，保证跟踪和参数估计误差的有界性。

Machine Learning and Control: Foundations, Advances, and Perspectives

机器学习与控制：基础、进展与展望

Enrique Zuazua

机构 * Chair for Dynamics, Control, Machine Learning, and Numerics, Alexander von Humboldt-Professorship, Department of Mathematics, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（动力学、控制、机器学习和数值学主席，亚历山大·冯·洪堡教授职位，数学系，弗里德里希-亚历山大-大学埃尔兰根-纽伦堡） ； Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma de Madrid（数学系，马德里自治大学） ； Chair of Computational Mathematics, Deusto University（计算数学教授，德图斯大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了控制理论与机器学习的交叉领域，提出混合协作学习方法，结合机械与数据驱动方法，并利用扩散过程性质解释生成式AI的成功。