图像生成

Evaluation as Evolution: Transforming Adversarial Diffusion into Closed-Loop Curricula for Autonomous Vehicles

评估作为进化：将对抗扩散转化为自动驾驶的闭环课程

Yicheng Guo, Jiaqi Liu, Chengkai Xu, Peng Hang, Jian Sun

机构 * College of Transportation, Tongji University（同济大学交通运输学院） ； Department of Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出E²框架，通过闭环方法将对抗生成转化为自动驾驶的闭环课程，提升系统鲁棒性。

Which Way Does Time Flow? A Psychophysics-Grounded Evaluation for Vision-Language Models

时间如何流逝？基于心理物理学的评估用于视觉-语言模型

Shiho Matta, Lis Kanashiro Pereira, Peitao Han, Fei Cheng, Shigeru Kitazawa

机构 * Kyoto University（京都大学） ； Center for Information and Neural Networks（信息与神经网络中心） ； National Institute of Information and Communications Technology（国立信息通信技术研究所） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 本文通过心理物理学验证的基准测试评估了视觉-语言模型对时间方向的理解能力，发现大多数模型表现接近随机，且在物理不可逆过程和因果手动动作上远低于人类水平。

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Tabular GANs for uneven distribution

用于不均衡分布的表格GANs

Insaf Ashrapov

机构 * Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了三种主要范式下的表格数据生成方法，提出统一框架支持GAN、扩散模型和大语言模型，并通过实验验证框架在分布偏移下的有效性。

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