图像生成

Trust Your Critic: Robust Reward Modeling and Reinforcement Learning for Faithful Image Editing and Generation

相信你的批评者：用于忠实图像编辑和生成的鲁棒奖励建模与强化学习

Xiangyu Zhao, Peiyuan Zhang, Junming Lin, Tianhao Liang, Yuchen Duan, Shengyuan Ding, Changyao Tian, Yuhang Zang, Junchi Yan, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； BUPT（北京邮电大学） ； CUHK（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出FIRM框架，通过定制数据集和鲁棒奖励模型，提升图像编辑和生成的忠实性与指令遵循，采用'基础与奖励'策略平衡一致性与质量，实现性能突破。

GRADE: Benchmarking Discipline-Informed Reasoning in Image Editing

GRADE: 图像编辑中学科引导推理的基准测试

Mingxin Liu, Ziqian Fan, Zhaokai Wang, Leyao Gu, Zirun Zhu, Yiguo He, Yuchen Yang, Changyao Tian, Xiangyu Zhao, Ning Liao, Shaofeng Zhang, Qibing Ren, Zhihang Zhong, Xuanhe Zhou, Junchi Yan, Xue Yang

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

AI总结 GRADE是首个评估图像编辑中学科引导推理能力的基准测试，通过多领域样本和多维评估协议揭示当前模型在知识密集型编辑任务中的局限性。

Comments 49 pages, 23 figures, 10 tables; Project Page: https://grade-bench.github.io/, Code: https://github.com/VisionXLab/GRADE, Dataset: https://huggingface.co/datasets/VisionXLab/GRADE