Event-triggered boundary control of constant-parameter reaction-diffusion PDEs: a small-gain approach
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 10 pages, to be submitted to Automatica
视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 10 pages, to be submitted to Automatica
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments This is a preprint of a paper whose final and definite form is with 'Journal of Vibration and Control', available from [http://journals.sagepub.com/home/jvc]. Submitted 02-June-2018; Revised 03-Sept-2018; Accepted 12-Oct-2018
Journal ref J. Vib. Control 25 (2019), no. 5, 1080--1095
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 19 pages
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 13 pages - Version 1.0 - June 25, 2018 (Additional Note: This work is, in some sense, a continuation of our previous paper arXiv:1805.12534)
专题命中 可控生成 :inpainting(title,abstract)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1708.03008, arXiv:1708.03004, arXiv:1708.05663
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 18 pages, Submitted for publication in Stochastics
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 16 pages
Journal ref ESAIM: Control, Optimisation and Calculus of Variations (2013) Volume: 19, Issue: 4, pages 1209-1224
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 11 Pages (Additional Note: This work is, in some sense, a continuation of our previous paper arXiv:1409.2751 [math.DS])
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 12 Pages. (Additional Note: This work is, in some sense, a continuation of our previous paper arXiv:1408.6260.)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments This paper has been withdrawn. The content of this paper has been added to the appendix of the author's another paper 'A Multi-dimensional Stochastic Singular Control Problem Via Dynkin Game and Dirichlet Form'
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
专题命中 可控生成 :diffusion(title,abstract)
Comments 19 pages, 6 figures [corrected missing references]
SACE: 视觉自回归模型中的语义奇点概念擦除
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学计算机科学与工程学院) ; School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology(北京理工大学计算机科学与技术学院)
专题命中 可控生成 :text-to-image(abstract);diffusion(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对视觉自回归模型应用现有擦除技术导致语义崩溃和视觉伪影的问题,提出语义奇点公理并通过增量语义显著性分析验证,进而引入首个尺度感知的概念擦除框架SACE,在首尺度耦合熵正则化擦除目标与恢复性保存损失,实现精确概念擦除。
GarmentSketch:大规模草图到时尚基准
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 为解决时尚草图到图像合成缺乏大规模配对数据的问题,构建了包含26249对草图-文本描述的GarmentSketch数据集,并基于多模态大模型与人工精炼生成描述,评估了现有生成模型的性能。
Comments ICCCI 2026. Project page: https://khangbdd.github.io/garmentsketch
通过分解视觉代理实现直接3D感知物体插入
机构 * Google(谷歌) ; Black Forest Labs(黑森林实验室)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);inpainting(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 提出DIRECT框架,通过分解外观、几何和上下文引导,实现可控制3D姿态的物体插入,在几何可控性和视觉质量上优于现有方法。
Comments ICML 2026; Project Page: https://gong1130.github.io/DIRECT/
SEAL: 基于大规模贴纸-标签数据集的语义感知单图贴纸个性化
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 SEAL通过引入语义感知的单图贴纸个性化方法,解决扩散模型在贴纸个性化中的视觉纠缠和结构刚性问题,利用StickerBench数据集实现属性级控制,提升身份保持与上下文可控性。
Comments The last two authors are co-corresponding authors. Please visit our project page at https://cmlab-korea.github.io/SEAL
Dream-Cubed:通过训练数十亿个立方体实现Minecraft中的可控生成建模
机构 * New York University(纽约大学) ; Sakana AI
专题命中 可控生成 :inpainting(abstract,abstract_cn);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出Dream-Cubed数据集及基于立方体的生成模型,用于高效生成交互式3D环境,通过分析扩散模型的不同形式和架构,评估生成质量并释放预训练模型以推动未来研究。
ReImagine:重新思考通过图像优先合成实现可控高质量人类视频生成
机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)科学与工程学院) ; Future Network of Intelligence Institute, CUHK-Shenzhen, China(CUHK-深圳智能网络研究院)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);diffusion(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出通过图像优先合成方法,结合预训练图像模型与SMPL-X运动引导,生成高质量且时间一致的视频,同时释放人类数据集与辅助模型。
EGLOCE:无需训练的能量引导潜在优化用于概念擦除
机构 * KAIST AI(韩国科学技术院人工智能) ; Hanyang University(汉阳大学)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 EGLOCE通过在推理过程中重新定向噪声潜在变量,实现无需训练的概念擦除,结合排斥能量和保留能量,提升图像质量和提示对齐性。
让触发器控制:面向频率的Dropout用于有效的标记控制
机构 * Yonsei University(延世大学) ; Onoma AI
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出频率感知Dropout方法,通过分析触发器与上下文的共现关系,提升文本到图像生成中触发器的可控性与个性化能力,无需增加参数或架构修改。
Comments CVPR 2026 P13N: Personalization in Generative AI workshop
MS-CustomNet:基于层次关系语义的可控多主体定制
机构 * School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology(信息科学与工程学院,东华大学) ; Center for Applied Mathematics, Tianjin University(应用数学中心,天津大学)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出MS-CustomNet,通过层次关系语义实现多主体定制,支持零样本整合多个用户提供的对象,并允许用户显式定义主体间的层级安排与空间位置,提升多主体图像生成的精细控制能力。
语义上下文至关重要:改进自回归模型的条件化
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);diffusion(abstract);image editing(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出SCAR方法,通过压缩语义前缀和语义对齐指导提升自回归模型的条件化能力,实现更高质量的图像编辑和可控生成。
LogoDiffuser: 无需训练的多语言标志生成与风格化通过字母感知注意力控制
机构 * Department of Artificial Intelligence, Hanyang University(翰阳大学人工智能系) ; Department of Computer Science, Hanyang University(翰阳大学计算机科学系)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 LogoDiffuser通过字母感知注意力控制,无需训练实现多语言标志生成与风格化,通过多模态扩散变换器整合字符结构与视觉设计,提升多语言标志生成效果。
Mod-Adapter:通过调制适配器实现无需微调的多概念个性化
机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学计算机科学与工程学院) ; Kolors Team, Kuaishou Technology(快手科技Kolors团队) ; Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China(深圳循环区研究所) ; Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing, Guangzhou, China(广东大数据分析与处理重点实验室) ; South China University of Technology, Guangzhou, China(华南理工大学)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);text-to-image(abstract);diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出Mod-Adapter方法,通过调制适配器实现无需微调的多概念个性化,有效定制物体和抽象概念,提升生成质量。
Comments Accepted by ICLR 2026, project page: https://weizhi-zhong.github.io/Mod-Adapter
通过简化矢量图形控制图像
机构 * The University of Texas at Austin, USA(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; Clemson University, USA(克莱姆森大学) ; SparcAI Inc., USA(SparcAI公司)
专题命中 可控生成 :image generation(abstract);image editing(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究提出通过简化矢量图形实现图像元素层面的可控生成,通过分层结构和语义对齐的矢量图形表示,实现对几何、颜色和物体语义的精确控制,适用于图像编辑和精细内容创作。
Comments Preprint
通过跨模态注意力安装实现对齐的新视角图像和几何合成
机构 * NAVER AI Lab(NAVER AI实验室) ; KAIST AI(韩国科学技术院人工智能学院) ; SNU AIIS(首尔国立大学人工智能研究所)
专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);inpainting(abstract);image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种基于扩散的框架,通过跨模态注意力蒸馏实现新视角图像和几何的对齐生成,提升几何鲁棒性和重建质量。
Comments Project page at https://cvlab-kaist.github.io/MoAI