图像生成

Modular Energy Steering for Safe Text-to-Image Generation with Foundation Models

模块化能量引导用于基础模型的安全文本到图像生成

Yaoteng Tan, Zikui Cai, M. Salman Asif

机构 * University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于梯度反馈的引导框架，利用预训练基础模型的潜在估计实现安全可控的文本到图像生成，适用于扩散和流匹配模型，提升生成质量与鲁棒性。

Low-Effort Jailbreak Attacks Against Text-to-Image Safety Filters

低努力对抗攻击针对文本到图像安全过滤器

Ahmed B Mustafa, Zihan Ye, Yang Lu, Michael P Pound, Shreyank N Gowda

机构 * University of Nottingham（诺丁汉大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究揭示文本到图像模型易受低努力对抗攻击影响，通过提示策略绕过安全过滤，展示多种视觉对抗技术，揭示表面提示过滤与深层语义理解的差距，攻击成功率高达74.47%。

Comments Text-to-Image version of the Anyone can Jailbreak paper. Accepted in CVPR-W AIMS 2026

Cross-Domain Vessel Segmentation via Latent Similarity Mining and Iterative Co-Optimization

跨域血管分割：通过潜在相似性挖掘和迭代联合优化

Zhanqiang Guo, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 文生图 ：diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种跨域血管分割框架，通过挖掘潜在血管相似性并迭代联合优化生成与分割网络，提升跨域图像合成质量和分割精度，实验显示在临床场景中表现优异。

Bias Is a Subspace, Not a Coordinate: A Geometric Rethinking of Post-hoc Debiasing in Vision-Language Models

偏差是子空间，而非坐标：视觉-语言模型中事后去偏的几何重思

Dachuan Zhao, Weiyue Li, Zhenda Shen, Yushu Qiu, Bowen Xu, Haoyu Chen, Yongchao Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SPD框架，通过几何方法识别并去除线性可解码的偏子空间，提升视觉-语言模型的公平性与任务性能。

Comments Accepted at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026