图像生成

RubricRM: Generative Reward Modeling via Dynamic Rubrics for Image Generation and Editing

RubricRM：基于动态评分规则的生成式奖励模型，用于图像生成与编辑

Zijian Kan, Wei Wang, Long Luo, Bing Zhao, Xuan Ren, Weixu Qiao, Wenbo Li, Hu Wei, Lin Qu

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院） 纠错

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

AI总结 该研究提出RubricRM框架，为文本到图像生成和图像编辑训练专用模型，其性能优于现有专用奖励模型，且与强专有MLLM评估器竞争力相当，可用于图像生成与编辑的奖励建模。

Comments Accepted to EMNLP 2026 Main Conference

Aphanta: Diagnosing Task-Aligned Image-Edited Intermediates for Multimodal Reasoning

Aphanta：面向多模态推理的任务对齐图像编辑中间产物诊断框架

Hengyuan Xu, Wei Cheng, Yumeng Ji, Xuanyang Zhang, Xianfang Zeng, Gang Yu, Xingjun Ma

机构 * StepFun（阶跃星辰） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Aphanta框架，用于诊断MLLM与图像编辑中间产物的任务对齐性，实验显示图像编辑是专用视觉工作空间，该框架可用于评估相关流水线效用。