图像生成

Preference-Guided Prompt Optimization for Text-to-Image Generation

基于偏好的提示优化用于文本到图像生成

Zhipeng Li, Yi-Chi Liao, Christian Holz

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(title)

AI总结 APPO通过用户偏好反馈实现高效提示优化，减少迭代次数和认知负担，提升人机协作生成任务的效果。

Human-Aligned MLLM Judges for Fine-Grained Image Editing Evaluation: A Benchmark, Framework, and Analysis

面向细粒度图像编辑评估的人类对齐MLLM评判：一个基准、框架和分析

Runzhou Liu, Hailey Weingord, Sejal Mittal, Prakhar Dungarwal, Anusha Nandula, Bo Ni, Samyadeep Basu, Hongjie Chen, Nesreen K. Ahmed, Li Li, Jiayi Zhang, Koustava Goswami, Subhojyoti Mukherjee, Branislav Kveton, Puneet Mathur, Franck Dernoncourt, Yue Zhao, Yu Wang, Ryan A. Rossi, Zhengzhong Tu, Hongru Du

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Cisco Research（思科研究） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Oregon（俄勒冈大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出细粒度MLLM评判框架，通过分解十二个可解释因素，提升图像编辑评估的精度与实用性，为研究和改进图像编辑方法提供实用基础。

A Calibrated Memorization Index (MI) for Detecting Training Data Leakage in Generative MRI Models

一种校准的记忆指数（MI）用于检测生成磁共振成像模型中的训练数据泄漏

Yash Deo, Yan Jia, Toni Lassila, Victoria J Hodge, Alejandro F Frang, Chenghao Qian, Siyuan Kang, Ibrahim Habli

机构 * Department of Computer Science, University of York（约克大学计算机科学系） ； School of Computer Science, University of Leeds（利兹大学计算机科学学院） ； Department of Computing and Mathematics, Manchester Metropolitan University（曼彻斯特 Metropolitan 大学计算与数学系） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Department of Cardiovascular Sciences, KU Leuven（鲁汶大学心血管科学系） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种校准的记忆指数（MI）用于检测生成磁共振成像模型中的训练数据泄漏，通过图像特征提取和多层白化最近邻相似性分析，实现对复制数据的高效检测。

Comments Accepted in ISBI 2026

The Constant Eye: Benchmarking and Bridging Appearance Robustness in Autonomous Driving

恒定的眼睛：自动驾驶中外观鲁棒性的基准测试与弥合

Jiabao Wang, Hongyu Zhou, Yuanbo Yang, Jiahao Shao, Yiyi Liao

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出navdream基准测试，通过生成像素对齐的风格迁移，评估自动驾驶算法在极端天气等外观变化下的鲁棒性，并提出通用感知接口实现零样本泛化。