图像生成

PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing

PhyEdit: 通过物理基础图像编辑实现真实世界物体操作

Ruihang Xu, Dewei Zhou, Xiaolong Shen, Fan Ma, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室人工智能研究所ReLER实验室） 纠错

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

AI总结 PhyEdit通过结合显式几何模拟与2D-3D监督，提升图像编辑中物理准确性和操作一致性，引入RealManip-10K数据集和ManipEval基准测试，优于现有方法。

Comments Code: https://github.com/nenhang/PhyEdit

UniREditBench: A Unified Reasoning-based Image Editing Benchmark

UniREditBench: 一个基于推理的图像编辑统一基准

Feng Han, Yibin Wang, Chenglin Li, Zheming Liang, Dianyi Wang, Yang Jiao, Zhipeng Wei, Chao Gong, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 UniREditBench通过多模态双参考评估和大规模合成数据集，提升图像编辑模型在复杂推理场景中的评估可靠性与性能表现。

Comments Project page: https://maplebb.github.io/UniREditBench

iMontage: Unified, Versatile, Highly Dynamic Many-to-many Image Generation

iMontage：统一、多功能、高度动态的多对多图像生成

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, Xinyao Liao, Cheng Chen, Junyi Chen, Jiacheng Wei, Wei Cheng, Shiyu Liu, Yunuo Chen, Gang Yu, Guosheng Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； StepFun ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 iMontage通过整合视频模型的先验知识与图像数据的多样性，实现了统一、多功能且动态的多对多图像生成。

Comments Our homepage: https://kr1sjfu.github.io/iMontage-web/

Inference-time Trajectory Optimization for Structure-Preserving Manga Image Editing

漫画图像编辑中的推理时间轨迹优化

Ryosuke Furuta

机构 * Mantra Inc.（Mantra公司） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在推理时适应预训练图像编辑模型的方法，通过仅使用输入漫画图像来调整模型，以提高对漫画图像的编辑效果，同时减少计算开销。

Kontinuous Kontext: Continuous Strength Control for Instruction-based Image Editing

连续上下文：基于指令的图像编辑的连续强度控制

Rishubh Parihar, Or Patashnik, Daniil Ostashev, R. Venkatesh Babu, Daniel Cohen-Or, Kuan-Chieh Wang

机构 * Snap Research ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； IISc Bangalore（班加罗尔IISc） 纠错

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

AI总结 研究基于指令的图像编辑中编辑强度控制问题，提出连续上下文模型，通过扩展先进模型并引入标量编辑强度，训练轻量级投影网络，合成多样数据集，实现对多种图像编辑操作的编辑强度统一细粒度控制。

Comments Project Page: https://snap-research.github.io/kontinuouskontext/, Accepted at CVPR 2026

WeEdit: A Dataset, Benchmark and Glyph-Guided Framework for Text-centric Image Editing

WeEdit：一个数据集、基准和基于字形引导的文本中心图像编辑框架

Hui Zhang, Juntao Liu, Zongkai Liu, Liqiang Niu, Fandong Meng, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

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

AI总结 WeEdit通过构建大规模数据集和定制训练策略，提升文本中心图像编辑的精度与多样性，优于现有开源模型。

Comments Accepted by ECCV2026

Do Image Editing Models Understand Lighting?

图像编辑模型是否理解光照？

Tim Küchler, Johann-Friedrich Feiden, Matthias Nießner, Carsten Rother

机构 * Heidelberg University（海德堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Zuse School ELIZA 纠错

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

AI总结 提出3D锚定光探针基准(3DLP)，通过真实世界HDR数据集评估图像编辑模型对光照变化的编辑准确性，发现模型在镜面高光区域表现较好，但整体仍有改进空间。

Comments Project page: https://tim-kuechler.github.io/3DLP/

Bridging the Manifold Gap: Riemannian Residual Line Search for One-Step Image Editing

弥合流形差距：黎曼残差线搜索用于一步图像编辑

Hongzhu Yi, Zhongtian Luo, Tong Li, Yiyan Fan, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SHU（上海大学） 纠错

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

AI总结 针对一步扩散编辑中固定更新强度无法兼顾目标提示和源图像保真度的问题，提出黎曼残差线搜索方法，通过局部时间曲率估计和残差路径选择，在PIE-Bench++上达到SOTA。

Training-Free, Identity-Preserving Image Editing for Fashion Pose Alignment and Normalization

用于时尚姿势对齐和归一化的无训练、身份保留图像编辑

Potito Aghilar, Vito Walter Anelli, Michelantonio Trizio, Eugenio Di Sciascio, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） 纠错

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

AI总结 针对时尚行业非刚性姿势调整难题，提出无训练的FashionRepose管道，结合预训练模型，通过零样本方法在保留服装身份特征的同时实现近实时编辑，已成功为OVS处理大量长袖服装。

Journal ref Expert Systems With Applications, 293, 128579 (2025)

Learn Once, Edit Anywhere: Visual Direction Transfer for Diffusion Models

一次学习，随处编辑：扩散模型的视觉方向迁移

Yusuf Dalva, Hidir Yesiltepe, Pinar Yanardag

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 提出ViDiT框架，通过从图像编辑对中学习连续编辑方向，实现无需微调的零样本图像属性编辑，在保持输入保真度的同时实现精确、可扩展的属性控制。

Comments ECCV 2026, Project page: http://vidit-edit.github.io

Making Image Editing Easier via Adaptive Task Reformulation with Agentic Executions

通过具有代理执行的自适应任务重构使图像编辑更易于实现

Bo Zhao, Kairui Guo, Runnan Du, Haiyang Sun, Pengshan Wang, Huan Yang, Kun Gai, Yixin Cao, Wei Ji

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； College of Artificial Intelligence, China University of Petroleum (Beijing)（中国石油大学（北京）人工智能学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过自适应任务重构框架提升图像编辑性能，通过代理分析和反馈优化任务描述，改进编辑效果，尤其在复杂案例中表现显著。

Comments 9pages

When the Prompt Becomes Visual: Vision-Centric Jailbreak Attacks for Large Image Editing Models

当提示变为视觉：面向大型图像编辑模型的以视觉为中心的越狱攻击

Jiacheng Hou, Yining Sun, Ruochong Jin, Haochen Han, Fangming Liu, Wai Kin Victor Chan, Alex Jinpeng Wang

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

AI总结 提出首个视觉到视觉的越狱攻击VJA，通过纯视觉输入传递恶意指令，并构建安全基准IESBench，在商业模型上攻击成功率高达80.9%，同时提出无需训练的内省多模态推理防御方法。

Comments Accepted for spotlight and oral presentation at ICML 2026 (Project: https://csu-jpg.github.io/vja.github.io/)

CAMEO: A Conditional and Quality-Aware Multi-Agent Image Editing Orchestrator

CAMEO: 一种条件感知与质量驱动的多智能体图像编辑编排器

Yuhan Pu, Hao Zheng, Ziqian Mo, Zirui Pang, Hill Zhang, Tianyi Fan, Shuhong Wu, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC（石油勘探开发研究院，中石油） 纠错

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

AI总结 提出CAMEO多智能体框架，将条件图像编辑重构为质量感知的反馈驱动过程，通过分解编辑阶段、嵌入评估循环，在异常插入和人体姿态切换任务中平均胜率提升20%。

FireRed-Image-Edit-1.0 Technical Report

FireRed-Image-Edit-1.0 技术报告

Super Intelligence Team, Changhao Qiao, Chao Hui, Chen Li, Cunzheng Wang, Dejia Song, Jiale Zhang, Jing Li, Qiang Xiang, Runqi Wang, Shuang Sun, Wei Zhu, Xu Tang, Yao Hu, Yibo Chen, Yuhao Huang, Yuxuan Duan, Zhiyi Chen, Ziyuan Guo

机构 * Super Intelligence Team（超级智能团队） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 提出FireRed-Image-Edit扩散变换器，通过数据整理、多阶段训练和评估优化，在指令图像编辑上达到最先进性能，并开源代码、模型和基准。

HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing

HY-WU (第一部分): 一种可扩展的功能性神经记忆框架及其在文本引导图像编辑中的应用

Mengxuan Wu, Xuanlei Zhao, Ziqiao Wang, Ruicheng Feng, Zhangyang Wang, Kai Wang

机构 * Tencent HY Team（腾讯 HY 团队） 纠错

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

AI总结 提出HY-WU框架，通过功能性神经记忆模块即时生成实例特定权重更新，避免共享权重覆盖导致的干扰，解决持续学习与个性化中的灾难性遗忘问题。

Mitigating Content Shift and Hallucination in GenAI Image Editing via Structural Refinement

通过结构细化减轻生成式AI图像编辑中的内容偏移和幻觉

Luxi Zhao, Michael S. Brown

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science（电气工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种后处理框架，通过建立粗空间和光度对应关系并融合输入图像与GenAI增强图像，在保留感知增强的同时抑制幻觉内容，从而解决黑盒GenAI图像编辑中的结构保持问题。

Bridging the Micro--Macro Gap: Frequency-Aware Semantic Alignment for Image Manipulation Localization

弥合微-宏观差距：面向图像操纵本地化的频率感知语义对齐

Xiaojie Liang, Zhimin Chen, Ziqi Sheng, Wei Lu

机构 * School of Computer Science ； Engineering, Sun Yat-sen University Guangzhou China ； Engineering, Sun Yat-sen University 纠错

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

AI总结 本文提出FASA框架，通过自适应双频带DCT模块提取操纵敏感频率特征，结合冻结CLIP表示的补丁级对比对齐学习语义先验，实现传统和扩散生成操纵的精准本地化。

MusicWeaver: Programmable Long-Form Music Generation with Provably Local Editing

MusicWeaver: 作曲家风格的结构编辑与分钟级连贯音乐生成

Xuanchen Wang, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 MusicWeaver通过结构化计划和全局-局部扩散变换器实现作曲家风格的音乐生成与编辑，具备分钟级连贯性和高保真度。

Comments 15 pages, 3 figures

Boogu-Image-0.1: Boosting Open Agentic Multimodal Generation via Understanding under a Minimal Budget

Boogu-Image-0.1：提升开源统一多模态理解与生成能力

Guoxuan Chen, Chufeng Xiao, Haoran Yang, Siyue Xie, Binxiao Huang, Ming Zhang, Cheuk Him Chau, Xinyu Fu, Yingzhao Lian, Tom S. Y. Li, Jintao Lin, Bowen Dong, Zian Qian, Yuhao Liu, Yuxuan Hu, Weikang Shi, Bin Zou, Bowen Zheng, Haoxuan Che, Chang Chen, Yuyang He, Heyang Sun, Tianyu Huang, Chong Hou Choi, Cheng Gong, Han Shi, Haoli Bai, Xihui Liu, Hongsheng Li, Qifeng Chen, Chao Huang, Rui Liu, Chenyang Lei

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

AI总结 介绍开源统一多模态模型Boogu-Image-0.1，通过改进模型理解、数据质量和训练管道等，结合智能推理扩展，提升生成和编辑性能，在标准基准测试中表现出色，成本低，还分享实践讨论并开源代码等推动相关生态发展。

Spanning Tree Autoregressive Visual Generation

生成树自回归视觉生成

Sangkyu Lee, Changho Lee, Janghoon Han, Hosung Song, Tackgeun You, Hwasup Lim, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出生成树自回归（STAR）建模，通过均匀生成树的遍历顺序在保持采样性能的同时提供灵活序列顺序，支持图像编辑。

Comments Published as a main conference paper at ECCV 2026

FlowID : Enhancing Forensic Identification with Latent Flow-Matching Models

FlowID: 利用潜在流匹配模型增强法医鉴定

Jules Ripoll, David Bertoin, Alasdair Newson, Charles Dossal, Jose Pablo Baraybar

机构 * INSA Toulouse（图卢兹理工学院） ； La Sorbonne Université（索邦大学） ； International Committee of the Red Cross（国际红十字委员会） 纠错

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

AI总结 提出FlowID方法，结合单图像微调与注意力掩码，修复暴力死亡面部损伤并保留身份特征，在InjuredFaces基准上优于现有开源方法。

Rel-Zero: Harnessing Patch-Pair Invariance for Robust Zero-Watermarking Against AI Editing

Rel-Zero：利用补丁对不变性实现鲁棒的零水印以抵御AI编辑

Pengzhen Chen, Yanwei Liu, Xiaoyan Gu, Xiaojun Chen, Wu Liu, Weiping Wang

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

AI总结 针对AI编辑对图像真实性的威胁，提出Rel-Zero零水印框架，利用编辑中补丁对关系距离的不变性，无需修改原图即可生成鲁棒水印，实验证明其优于现有方法。

Comments accepted to CVPR 2026

Model the Edit, Not the Image: Visual Autoregressive Editing from a Source-Centric Perspective

建模编辑，而非图像：以源为中心视角的视觉自回归编辑

Hongyi Fang, Chuwen Xie, Benjia Zhou, Yu-Xuan Qiu, Chenggong Hu, Zhibin Wang, Chao Chen, Jianbin Qin, Rui Mao

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

AI总结 该研究针对视觉自回归模型（VARs）编辑的现有不足，提出以源为中心视角的EditMod方法，实现了高保真度与强文本对齐的1K图像端到端编辑，速度达1.57秒/张A100 GPU。

Beyond Fixed Luminance: Towards Panchromatic and Orthochromatic Image Colorization

超越固定亮度：迈向全色与正色图像上色

Swarnim Maheshwari, Syed Imam Ali, Vineeth N. Balasubramanian

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

AI总结 该研究针对固定亮度图像上色系统在正色摄影输入下不可靠的问题，提出基于基础图像编辑模型的亮度无关框架，结合混合灰度目标训练，提升了正色输入上色的鲁棒性并减少色彩伪影。

Comments Accepted at ECCV 2026

OpenVE-3M: A Large-Scale High-Quality Dataset for Instruction-Guided Video Editing

OpenVE-3M: 一种大规模高质量的指令引导视频编辑数据集

Haoyang He, Jie Wang, Jiangning Zhang, Zhucun Xue, Xingyuan Bu, Qiangpeng Yang, Shilei Wen, Lei Xie

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 OpenVE-3M是一个大规模高质量的指令引导视频编辑数据集，包含多种编辑类型，通过精心设计的数据管道生成，并展示了高效的5B模型在基准测试中的卓越性能。

Comments Accepted by ECCV'26. Project page: https://lewandofskee.github.io/projects/OpenVE

BRIDGE: Background Routing and Isolated Discrete Gating for Coarse-Mask Local Editing

BRIDGE：背景路由与孤立离散门控用于粗掩膜局部编辑

Peilin Xiong, Honghui Yuan, Junwen Chen, Keiji Yanai

机构 * Department of Informatics, The University of Electro-Communications（信息学系，电通大学） 纠错

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

AI总结 BRIDGE通过背景路由和离散门控技术解决粗掩膜局部编辑中掩膜形状偏差问题，提升编辑区域与背景的稳定性与一致性。

Comments 24 pages, 15 figures

PolypSteer: Counterfactual Endoscopic Synthesis via Training-Free Activation Steering

MedSteer: 通过无训练激活引导进行反事实内窥镜合成

Trong-Thang Pham, Loc Nguyen, Anh Nguyen, Hien V. Nguyen, Ngan Le

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

AI总结 MedSteer通过无训练激活引导生成反事实内窥镜图像，提升医学影像数据增强效果

SNR-Edit: Structure-Aware Noise Rectification for Inversion-Free Flow-Based Editing

SNR-Edit: 基于结构的噪声校正用于无反向的流式编辑

Lifan Jiang, Boxi Wu, Yuhang Pei, Tianrun Wu, Yongyuan Chen, Yan Zhao, Shiyu Yu, Deng Cai

机构 * State Key lab of CAD\&CG, Zhejiang University（CAD与CG国家重点实验室，浙江大学） ； UniTTEC Co. Ltd.（UniTTEC有限公司） ； Research center, Ningbo Meidong Container Terminal Co.,Ltd.（宁波梅东集装箱码头有限公司研究中心） 纠错

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

AI总结 SNR-Edit通过自适应噪声控制实现无反向的流式编辑，提升潜在轨迹的结构保真度，同时保持高效率。

TRACE: High-Fidelity 3D Scene Editing via Tangible Reconstruction and Geometry-Aligned Contextual Video Masking

TRACE：通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩实现高保真的3D场景编辑

Jiyuan Hu, Zechuan Zhang, Zongxin Yang, Yi Yang

机构 * ReLER Lab, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学全国重点实验室（CCAI）ReLER实验室） ； DBMI, HMS, Harvard University（哈佛大学医学院生物医学信息学系（DBMI）） 纠错

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

AI总结 TRACE通过可触觉重建和几何对齐的上下文视频遮罩，实现高保真的3D场景编辑，解决了现有方法在局部姿态调整和组件替换时结构完整性不足的问题。

Comments 9 pages, 9 figures

Dress-ED: Instruction-Guided Editing for Virtual Try-On and Try-Off

Dress-ED：基于指令的虚拟试穿和试脱编辑

Davide Lobba, Fulvio Sanguigni, Bin Ren, Marcella Cornia, Rita Cucchiara, Nicu Sebe

机构 * University of Modena（摩德纳大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dress-ED数据集，首次统一了虚拟试穿、试脱和文本引导的服装编辑，包含146k个样本，涵盖外观和结构修改，提供统一的多模态扩散框架作为指令驱动的VTON和VTOFF基线。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page at https://aimagelab.github.io/Dress-ED/