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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-09-01 至 2026-09-01 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 图像编辑 4 篇

2608.26956 2026-09-01 cs.CV 版本更新 85%

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)

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

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2607.02290 2026-09-01 cs.CV 版本更新 77%

DisciplineGen-1M: A Large-Scale Dataset for Multidisciplinary Visual Generation and Editing

DisciplineGen-1M:用于多学科视觉生成与编辑的大规模数据集

Zhaokai Wang, Mingxin Liu, Zirun Zhu, Ziqian Fan, Yiguo He, Mohan Zhang, Leyao Gu, Yan Li, Xiangyu Zhao, Ning Liao, Shaofeng Zhang, Xuanhe Zhou, Zhihang Zhong, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) South China University of Technology(华南理工大学) Xiamen University(厦门大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

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

AI总结 提出百万级多学科数据集DisciplineGen-1M,涵盖10个学科,通过可扩展框架构建,并基于此开发学科感知推理生成模型,在学科和通用推理基准上显著提升。

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2608.28802 2026-09-01 cs.CV cs.AI 新提交 70%

A Large-scale Evaluation of Text-guided Models for Facial Editing

文本引导的人脸编辑模型的大规模评估

Rahul Nair, Saurav Pandit, Hannah Kerner

机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学) Prelight Inc(普雷莱特公司)

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

AI总结 本研究对6种文本引导模型开展首次大规模人脸编辑评估,构建含169个属性的Face-Edit-Attributes数据集,发现多数模型头发配饰编辑表现好但姿态编辑差,存在过度编辑及针对深色皮肤男性和老年面孔的偏差。

Comments ACM Multimedia (ACMMM) 2026 Oral

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2608.29925 2026-09-01 cs.CV 新提交 57%

Dior: Drawing the Light of Image via Material-Decoupled Illumination Representation

Dior:通过材料解耦光照表示绘制图像的光照

Xuanpu Zhang, Xuesong Niu, Haoxiang Cao, Ruidong Chen, Jianhao Zeng, Changqian Yu

机构 * Tianjin University(天津大学) KlingAI Research(KlingAI研究院) Deva Research(Deva研究院)

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

AI总结 针对现有图像重光照方法无法在手绘涂鸦输入与结果间建立有效映射的问题,提出材料解耦光照表示Lumi Map,构建Dior-Light方法,提升了重光照精度与光照控制能力。

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