图像生成

ImageEdit-R1: Boosting Multi-Agent Image Editing via Reinforcement Learning

ImageEdit-R1: 通过强化学习提升多智能体图像编辑

Yiran Zhao, Yaoqi Ye, Xiang Liu, Michael Qizhe Shieh, Trung Bui

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 ImageEdit-R1通过强化学习实现多智能体图像编辑，提升复杂指令下的编辑效果与上下文感知能力。

CARE-Edit: Condition-Aware Routing of Experts for Contextual Image Editing

CARE-Edit：基于条件的专家路由用于上下文图像编辑

Yucheng Wang, Zedong Wang, Yuetong Wu, Yue Ma, Dan Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 CARE-Edit通过条件感知的专家路由提升上下文图像编辑的性能和稳定性

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://care-edit.github.io/

Agentic Planning with Reasoning for Image Styling via Offline RL

基于推理的图像风格化代理规划 via 离线强化学习

Subhojyoti Mukherjee, Stefano Petrangeli, Branislav Kveton, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Arko Mukherjee

机构 * Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 本文提出基于推理的代理规划框架，通过结构化规划和工具链提升图像风格化效果，采用合成数据生成和离线强化学习方法，验证在视觉质量和指令遵循上的优越性。

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