图像生成

MACRO: Advancing Multi-Reference Image Generation with Structured Long-Context Data

MACRO：通过结构化长上下文数据推进多参考图像生成

Zhekai Chen, Yuqing Wang, Manyuan Zhang, Xihui Liu

机构 * HKU MMLab（香港大学多媒体实验室） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MACRO数据集和基准，解决多参考图像生成中参考数量增加导致性能下降的问题，通过结构化长上下文数据提升生成质量。

Comments Project Page: https://macro400k.github.io/

BizGenEval: A Systematic Benchmark for Commercial Visual Content Generation

BizGenEval：一个系统化的商业视觉内容生成基准测试

Yan Li, Zezi Zeng, Ziwei Zhou, Xin Gao, Muzhao Tian, Yifan Yang, Mingxi Cheng, Qi Dai, Yuqing Yang, Lili Qiu, Zhendong Wang, Zhengyuan Yang, Xue Yang, Lijuan Wang, Ji Li, Chong Luo

机构 * Microsoft Corporation（微软公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BizGenEval基准测试，系统评估商业视觉内容生成模型在文档类型和多约束下的能力，包含20个任务和8000个检查问题，揭示现有模型与专业需求间的差距。

ShowTable: Unlocking Creative Table Visualization with Collaborative Reflection and Refinement

ShowTable：通过协作反思与精炼解锁创意表格可视化

Zhihang Liu, Xiaoyi Bao, Pandeng Li, Junjie Zhou, Zhaohe Liao, Yefei He, Kaixun Jiang, Chen-Wei Xie, Yun Zheng, Hongtao Xie

机构 * USTC（中国科学技术大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； NJU（南京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； ZJU（浙江大学） ； FDU（福建师范大学） ； Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ShowTable框架，结合大语言模型与扩散模型，通过逐步自我纠正过程实现创意表格可视化，引入TableVisBench基准测试，展示其在多模态推理、生成和纠错方面的优势。

Comments Accepted to CVPR 2026, project page: https://lntzm.github.io/showtable-page/

Bilingual Text-to-Motion Generation: A New Benchmark and Baselines

双语文本到动作生成：一个新的基准和基线

Wanjiang Weng, Xiaofeng Tan, Xiangbo Shu, Guo-Sen Xie, Pan Zhou, Hongsong Wang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出BiHumanML3D双语文本到动作基准及BiMD基线，通过跨语言对齐策略提升多语言动作生成质量，实验显示其在FID和R@3指标上显著优于单语模型和翻译基线。

Comments 11 pages, 7 figures

SPR-128K: A New Benchmark for Spatial Plausibility Reasoning with Multimodal Large Language Models

SPR-128K：一种多模态大语言模型空间合理性推理的新基准

Zhiyuan Hu, Zheng Sun, Yi Wei, Long Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SPR-128K数据集及DPA-GRPO方法，解决图像筛选中多模态大语言模型空间推理能力不足的问题，实验表明小型模型在该任务上优于主流模型。