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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。

2026-01-14 至 2026-01-14 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 可控生成 4 篇

2601.08623 2026-01-14 cs.CV cs.AI cs.CR cs.LG 83%

SafeRedir: Prompt Embedding Redirection for Robust Unlearning in Image Generation Models

SafeRedir: 基于提示嵌入重定向的图像生成模型鲁棒去学习

Renyang Liu, Kangjie Chen, Han Qiu, Jie Zhang, Kwok-Yan Lam, Tianwei Zhang, See-Kiong Ng

机构 * National University of Singapore(国立新加坡大学) Nanyang Technological University(南洋理工大学) Tsinghua University(清华大学) CFAR and IHPC, A*STAR(CFAR和IHPC,A*STAR)

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

AI总结 SafeRedir通过提示嵌入重定向实现图像生成模型的鲁棒去学习,无需修改模型即可有效消除不安全内容并提升对抗性攻击抵抗力。

Comments Code at https://github.com/ryliu68/SafeRedir

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2601.08531 2026-01-14 cs.AI 67%

Sketch-Based Facade Renovation With Generative AI: A Streamlined Framework for Bypassing As-Built Modelling in Industrial Adaptive Reuse

基于草图的立面修复与生成式AI:一种简化框架,用于在工业适应性再利用中绕过实际建成建模

Warissara Booranamaitree, Xusheng Du, Yushu Cai, Zhengyang Wang, Ye Zhang, Haoran Xie

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);inpainting(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合生成式AI和视觉-语言模型的三阶段框架,通过处理粗糙草图和文本描述,快速生成保留原结构且提高细节质量的立面修复提案,从而绕过传统详细建模流程。

Comments 10 pages, 9 figures, Proceedings of CAADRIA 2026

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2601.08193 2026-01-14 cs.CV 57%

Unified Multi-Site Multi-Sequence Brain MRI Harmonization Enriched by Biomedical Semantic Style

统一多站点多序列脑部MRI谐调增强生物医学语义风格

Mengqi Wu, Yongheng Sun, Qianqian Wang, Pew-Thian Yap, Mingxia Liu

机构 * Department of Radiology and Biomedical Research Imaging Center (BRIC), University of North Carolina at Chapel Hill(放射科与生物医学研究成像中心(BRIC)、北卡罗来纳大学教堂山分校) Lampe Joint Department of Biomedical Engineering, University of North Carolina at Chapel Hill and North Carolina State University(Lampe联合生物医学工程部门、北卡罗来纳大学教堂山分校和北卡罗来纳州立大学)

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

AI总结 MMH通过生物医学语义先验实现多站点多序列脑部MRI谐调,有效分离风格与解剖结构,提升图像一致性与下游任务性能。

Comments 15 pages, 10 figures. Extended version of a paper published at MICCAI 2025 (DOI: 10.1007/978-3-032-04947-6_65)

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2408.08028 2026-01-14 physics.flu-dyn 50%

Transport and mixing in control volumes through the lens of probability

通过概率视角研究控制体积内的传输与混合

John Craske, Paul Mannix

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于全局概率视角的传输与混合模型,通过控制体积作为样本空间,利用散度定理分析不确定边界通量和内部混合对联合概率分布演化的影响,并应用于不可逆混合的分析。

Comments 28 pages, 10 figures

Journal ref J. Fluid Mech. 1020 (2025) A26

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