图像生成

Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Models: A Survey

基于文本到图像扩散模型的可控生成：综述

Pu Cao, Feng Zhou, Qing Song, Lu Yang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于文本到图像扩散模型的可控生成方法，分析了不同条件下的生成机制及分类。

Comments TPAMI 2025; A collection of resources on controllable generation with text-to-image diffusion models: https://github.com/PRIV-Creation/Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models

Re-Align: Structured Reasoning-guided Alignment for In-Context Image Generation and Editing

Re-Align：基于结构化推理的对齐方法用于上下文图像生成与编辑

Runze He, Yiji Cheng, Tiankai Hang, Zhimin Li, Yu Xu, Zijin Yin, Shiyi Zhang, Wenxun Dai, Penghui Du, Ao Ma, Chunyu Wang, Qinglin Lu, Jizhong Han, Jiao Dai

机构 * Hunyuan, Tencent（腾讯文库） ； IIE, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； UCAS Project Page（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 Re-Align通过结构化推理引导的对齐方法，提升上下文图像生成与编辑任务的性能。

Comments 13 pages, 9 figures, project page: https://github.com/hrz2000/realign

Pixel-Perfect Visual Geometry Estimation

像素级视觉几何估计

Gangwei Xu, Haotong Lin, Hongcheng Luo, Haiyang Sun, Bing Wang, Guang Chen, Sida Peng, Hangjun Ye, Xin Yang

机构 * School of Electronic Information and Communications, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学电子信息与通信学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

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

AI总结 本文提出像素级视觉几何模型，通过生成建模技术实现高质量无飞像素点云，提升单目和视频深度估计的性能和准确性。

Comments Code: https://github.com/gangweix/pixel-perfect-depth

Novel View Synthesis using DDIM Inversion

基于DDIM反向的新型视图合成

Sehajdeep Singh, A V Subramanyam, Aditya Gupta, Sahil Gupta

机构 * Indraprastha Institute of Information Technology（印度普拉斯塔大学信息科技学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于DDIM反向的轻量级视图合成方法，利用预训练扩散模型生成高质量新视角重建。

Network-Based Optimal Control of Pollution Growth

基于网络的污染增长最优控制

Fausto Gozzi, Marta Leocata, Giulia Pucci

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于网络结构的污染扩散最优控制模型，通过分析绿色与非绿色技术的权衡，解决了线性污染成本下的最优控制问题。