图像生成

FlowBypass: Rectified Flow Trajectory Bypass for Training-Free Image Editing

FlowBypass: 基于修正流的无训练图像编辑轨迹绕过

Menglin Han, Zhangkai Ni

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai, China（计算机科学与技术学院，同济大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 FlowBypass通过基于修正流的轨迹绕过方法，在无需特征操作的情况下提升无训练图像编辑的保真度与提示对齐能力。

EditScore: Unlocking Online RL for Image Editing via High-Fidelity Reward Modeling

EditScore: 通过高保真奖励建模解锁图像编辑的在线强化学习

Xin Luo, Jiahao Wang, Chenyuan Wu, Shitao Xiao, Xiyan Jiang, Defu Lian, Jiajun Zhang, Dong Liu, Zheng liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 EditScore通过高保真奖励建模解锁图像编辑的在线强化学习，提供从基准到奖励建模到RL训练的系统路径。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code, models, and benchmark: https://github.com/VectorSpaceLab/EditScore

HYPE-EDIT-1: Benchmark for Measuring Reliability in Frontier Image Editing Models

HYPE-EDIT-1：衡量前沿图像编辑模型可靠性的基准

Wing Chan, Richard Allen

机构 * Sourceful Ltd（源丰有限公司） 纠错

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

AI总结 HYPE-EDIT-1是一个评估前沿图像编辑模型可靠性的基准，通过100个任务测试模型通过率和有效成本，揭示了低单价模型在考虑重试和人工审查后的高总成本。

Comments 14 pages, 5 figures, for code and data, see https://github.com/sourceful-official/hype-edit-1-benchmark

Tune-Your-Style: Intensity-tunable 3D Style Transfer with Gaussian Splatting

Tune-Your-Style: 可调强度的3D风格迁移与高斯点散布

Yian Zhao, Rushi Ye, Ruochong Zheng, Zesen Cheng, Chaoran Feng, Jiashu Yang, Pengchong Qiao, Chang Liu, Jie Chen

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University, Shenzhen, China（电子与计算机工程学院，北京大学深圳校区） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室） ； AI for Science (AI4S)-Preferred Program, Peking University Shenzhen Graduate School, China（人工智能科学（AI4S）优选计划，北京大学深圳研究生院） ； Department of Automation and BNRist, Tsinghua University, Beijing, China（自动化系和BNRist，清华大学，北京，中国） ； Dalian University of Technology, China（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 Tune-Your-Style通过可调强度的3D风格迁移方法，实现灵活的内容-风格平衡，提升3D风格迁移的定制性。

Comments ICCV 2025

World-Shaper: A Unified Framework for 360° Panoramic Editing

World-Shaper：360°全景编辑的统一框架

Dong Liang, Yuhao Liu, Jinyuan Jia, Youjun Zhao, Rynson W. H. Lau

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 World-Shaper通过统一的几何感知框架，实现360°全景生成与编辑的统一控制，提升编辑一致性与可控性。

Addressing Explainability of Generative AI using SMILE (Statistical Model-agnostic Interpretability with Local Explanations)

通过SMILE（统计模型无关可解释性与局部解释）解决生成AI的可解释性问题

Zeinab Dehghani

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Hull（赫尔大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 gSMILE通过受控扰动、Wasserstein距离和加权替代模型，提升生成AI的可解释性，实现细粒度归因和直观热图生成。