图像生成

Reasoning Meets Personalization: Unleashing the Potential of Large Reasoning Model for Personalized Generation

推理与个性化结合：释放大型推理模型在个性化生成中的潜力

Sichun Luo, Guanzhi Deng, Jian Xu, Zerui Yang, Xiaojie Zhang, Hanxu Hou, Linqi Song

机构 * Dongguan University of Technology（东莞理工大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Guangzhou University（广州大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(title)

AI总结 本研究针对大型推理模型在个性化任务中存在的局限，提出强化推理框架及相关机制，经实验验证其性能显著优于现有技术。

Reduce the Artifacts Bias for More Generalizable AI-Generated Image Detection

降低艺术偏差以提高通用性的人工智能生成图像检测

Yiheng Li, Yang Yang, Wenhao Wang, Zichang Tan, Zecheng Lin, Li Gao, Zhen Lei

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS部门） ； Sangfor Technologies Inc.（Sangfor技术公司） ； China Mobile Financial Technology Co., Ltd.（中国移动金融科技有限公司） ； CAIR, HKSIS, Chinese Academy of Sciences（中国科学院CAIR、HKSIS部门） ； SCSE, FIE, M.U.S.T, Macau, China（澳门SCSE、FIE、M.U.S.T部门） ； Vast Intelligence Lab, Sydney, Australia（悉尼澳大利亚Vast Intelligence Lab） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SEF框架，通过分离专家融合减少领域干扰，提升AI生成图像检测的通用性与鲁棒性，实验表明在13个基准上表现优异。

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