图像生成

ICM-SR: Image-Conditioned Manifold Regularization for Image Super-Resolution

ICM-SR：基于图像的流形正则化用于图像超分辨率

Junoh Kang, Donghun Ryou, Bohyung Han

专题命中 图像修复 ：text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ICM-SR，通过结合颜色映射和边缘信息的流形正则化提升超分辨率质量，解决传统方法中正则化流形不足的问题，增强图像生成的稳定性和感知质量。

StelLA: Subspace Learning in Low-rank Adaptation using Stiefel Manifold

StelLA: 基于Stiefel流形的低秩适应子空间学习

Zhizhong Li, Sina Sajadmanesh, Jingtao Li, Lingjuan Lyu

机构 * Sony AI Zurich（索尼AI苏黎世） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)

AI总结 StelLA通过引入三因子分解U SV^T，利用Stiefel流形约束U和V的正交性，提升低秩适应的性能，适用于多种下游任务。

Comments NeurIPS 2025 Spotlight

MAR-MAER: Metric-Aware and Ambiguity-Adaptive Autoregressive Image Generation

MAR-MAER：具有度量意识和模糊适应性的自回归图像生成

Kai Dong, Tingting Bai

机构 * Lanzhou Vocational Technical College（兰州职业技术学院） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MAR-MAER通过引入度量意识嵌入正则化和概率潜在模型，提升自回归图像生成的质量和语义灵活性，实验表明其在CLIPScore和HPSv2指标上优于基线模型。

Comments Accepted by AMME 2025

SALAD: Achieve High-Sparsity Attention via Efficient Linear Attention Tuning for Video Diffusion Transformer

SALAD: 通过高效的线性注意微调实现高稀疏性注意

Tongcheng Fang, Hanling Zhang, Ruiqi Xie, Zhuo Han, Xin Tao, Tianchen Zhao, Pengfei Wan, Wenbo Ding, Wanli Ouyang, Xuefei Ning, Yu Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SALAD，通过并行的稀疏注意与轻量线性注意分支，结合多级静态-动态缩放策略，实现高达90%的稀疏性和1.52-2.03倍的推理加速，同时保持生成质量。

Investigating Permutation-Invariant Discrete Representation Learning for Spatially Aligned Images

研究排列不变的离散表示学习以空间对齐图像

Jamie S. J. Stirling, Noura Al-Moubayed, Hubert P. H. Shum

机构 * Durham University（杜伦大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文探讨了空间对齐数据的离散表示是否需要位置信息，提出PI-VQ模型，通过约束潜在代码无位置信息，实现全局语义特征捕捉和直接图像插值，同时引入匹配量化提升信息容量。

Comments 15 pages plus references; 5 figures; supplementary appended; accepted to ICPR 2026