WACV

Fine-Tuning Image-Conditional Diffusion Models is Easier than You Think

对图像条件扩散模型进行微调比你想象的更容易

Gonzalo Martin Garcia, Karim Knaebel, Christian Schmidt, Daan de Geus, Alexander Hermans, Bastian Leibe

机构 * RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

AI总结 本文发现对图像条件扩散模型进行微调比预期更简单，并展示了其在深度和法线估计任务中的优越性能。

Comments WACV 2025 Oral. Project page at https://vision.rwth-aachen.de/diffusion-e2e-ft

Zero-Shot Product Attribute Labeling with Vision-Language Models: A Three-Tier Evaluation Framework

基于视觉-语言模型的零样本产品属性标注：一种三级评估框架

Shubham Shukla, Kunal Sonalkar

机构 * Nordstrom（诺德斯特拉姆） 纠错

AI总结 本文提出一种三级评估框架，评估视觉-语言模型在多属性服装任务中的零样本属性标注性能，发现高效模型在成本较低时能实现接近旗舰级性能，揭示了属性适用性检测是关键瓶颈。

Comments Accepted to WACV 2026 Workshop on Physical Retail AI (PRAW)

PatchEAD: Unifying Industrial Visual Prompting Frameworks for Patch-Exclusive Anomaly Detection

PatchEAD: 统一工业视觉提示框架用于补丁专属异常检测

Po-Han Huang, Jeng-Lin Li, Po-Hsuan Huang, Ming-Ching Chang, Wei-Chao Chen

机构 * Inventec Corporation（Inventec公司） ； University at Albany, State University of New York（纽约州立大学阿尔巴尼分校） 纠错

AI总结 PatchEAD提出统一的补丁聚焦框架，实现无需训练的工业异常检测，兼容多种基础模型并提升补丁相似性鲁棒性。

Comments 10 pages, 5 figures. WACV 2026 (Accepted)