图像生成

S$^2$Edit: Text-Guided Image Editing with Precise Semantic and Spatial Control

S$^2$Edit: 基于文本引导的图像编辑与精确语义和空间控制

Xudong Liu, Zikun Chen, Ruowei Jiang, Ziyi Wu, Kejia Yin, Han Zhao, Parham Aarabi, Igor Gilitschenski

机构 * Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； ModiFace Inc.（ModiFace公司） ； Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 S$^2$Edit通过精确语义和空间控制实现文本引导的图像编辑，解决了身份信息丢失和无关区域修改的问题。

Training-Free Disentangled Text-Guided Image Editing via Sparse Latent Constraints

无需训练的解耦文本引导图像编辑：通过稀疏潜在约束

Mutiara Shabrina, Nova Kurnia Putri, Jefri Satria Ferdiansyah, Sabita Khansa Dewi, Novanto Yudistira

机构 * Department of Informatics Engineering Universitas Brawijaya Malang, Indonesia（信息工程系 乌姆拉大学 马拉邦，印度尼西亚） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的解耦文本引导图像编辑方法，通过引入稀疏潜在约束减少属性纠缠问题，提升编辑的可控性与准确性。

Affective Image Editing: Shaping Emotional Factors via Text Descriptions

情感图像编辑：通过文本描述塑造情感因素

Peixuan Zhang, Shuchen Weng, Chengxuan Zhu, Binghao Tang, Zijian Jia, Si Li, Boxin Shi

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（北京邮电大学人工智能学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； State Key Laboratory for Multimedia Information Processing and National Engineering Research Center of Visual Technology, School of Computer Science, Peking University, China（多媒体信息处理国家重点实验室和视觉技术国家工程研究中心，北京大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 AIEdiT通过文本描述实现情感图像编辑，利用情感映射器和MLLM生成符合用户情感需求的图像。

Toward Intelligent Scene Augmentation for Context-Aware Object Placement and Sponsor-Logo Integration

迈向智能场景增强以实现情境感知的对象放置和赞助商-标志集成

Unnati Saraswat, Tarun Rao, Namah Gupta, Shweta Swami, Shikhar Sharma, Prateek Narang, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology and Science（巴里尔理工学院和科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出两个新任务：情境感知的对象插入和赞助商-产品标志增强，并构建了相应数据集以支持这些任务。

Webly-Supervised Image Manipulation Localization via Category-Aware Auto-Annotation

通过类别感知自动标注实现Web监督的图像操纵定位

Chenfan Qu, Yiwu Zhong, Huiguo He, Bin Li, Lianwen Jin

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

AI总结 通过类别感知自动标注和网络监督，提出 Web-IML 模型以有效定位图像操纵区域，显著提升性能并扩大数据集规模。