图像生成

Cora: Correspondence-aware image editing using few step diffusion

Cora: 基于对应关系的图像编辑使用少量步骤扩散

Amirhossein Alimohammadi, Aryan Mikaeili, Sauradip Nag, Negar Hassanpour, Andrea Tagliasacchi, Ali Mahdavi-Amiri

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； Huawei（华为） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google Deepmind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 Cora通过引入对应关系感知的噪声校正和插值注意力图，实现了在少量步骤下精准的图像编辑，有效保持结构、纹理和身份，优于现有方法。

Comments Published in SIGGRAPH 2025

From Statics to Dynamics: Physics-Aware Image Editing with Latent Transition Priors

从静态到动态：基于物理的图像编辑与潜在过渡先验

Liangbing Zhao, Le Zhuo, Sayak Paul, Hongsheng Li, Mohamed Elhoseiny

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多模态实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出PhysicEdit，通过引入物理状态过渡和大规模数据集，提升图像编辑的物理真实性和知识引导能力，达到开源方法的新水平。

Comments All code, checkpoints, and datasets are available at https://liangbingzhao.github.io/statics2dynamics/