图像生成

When Composition Doesn't Add Up: Humans Identifying Defects in AI-Generated Images

当组合失效时：人类识别AI生成图像中的缺陷

Ruoqi Hu, Chulin Zhao, Jiashuo Chang, Ramon Ruiz-Dolz, Hanhe Lin

机构 * Dundee International Institute of Central South University（中南大学邓迪国际学院） ； Central South University（中南大学） ； Faculty of Science, Engineering and Business, University of Dundee（邓迪大学科学、工程与商学院） ； University of Dundee（邓迪大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文探究人类识别T2I模型生成图像组合缺陷的方法，构建CO-AID数据集，训练深度模型可预测并优化AI图像生成，验证了其可用性与有效性。

Comments 6 pages, accepted at IEEE MMSP 2026

CRESSim-Neo: A Batched GPU Simulation Engine for Surgical Robotics and Robot Learning

CRESSim-Neo：面向外科机器人与机器人学习的批量GPU仿真引擎

Yafei Ou, Ahnaf Naheen, Tleukhan Mussin, Hans Jarales, Melwin Moncy, Mahdi Tavakoli

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)

AI总结 本文推出CRESSim-Neo，一款面向外科机器人与机器人学习的批量GPU仿真引擎，支持多类外科相关仿真任务，在RTX 4090上实现高并行环境步性能，为相关研究提供统一可扩展平台。

Comments 8 pages, 11 figures