图像生成

EGLOCE: Training-Free Energy-Guided Latent Optimization for Concept Erasure

EGLOCE：无需训练的能量引导潜在优化用于概念擦除

Junyeong Ahn, Seojin Yoon, Sungyong Baik

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能） ； Hanyang University（汉阳大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EGLOCE通过在推理过程中重新定向噪声潜在变量，实现无需训练的概念擦除，结合排斥能量和保留能量，提升图像质量和提示对齐性。

EmoCtrl: Controllable Emotional Image Content Generation

EmoCtrl：可控的情感图像内容生成

Jingyuan Yang, Weibin Luo, Hui Huang

机构 * CSSE, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EmoCtrl通过结合内容描述与目标情绪生成图像，实现内容忠实与情绪表达的平衡，优于现有方法。

CT-1: Vision-Language-Camera Models Transfer Spatial Reasoning Knowledge to Camera-Controllable Video Generation

CT-1：视觉-语言-相机模型将空间推理知识转移到相机可控的视频生成

Haoyu Zhao, Zihao Zhang, Jiaxi Gu, Haoran Chen, Qingping Zheng, Pin Tang, Yeyin Jin, Yuang Zhang, Junqi Cheng, Zenghui Lu, Peng Shu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent（腾讯） ； Xiamen University（厦门大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CT-1模型，通过准确估计相机轨迹将空间推理知识转移到视频生成中，利用小波正则化损失和视频扩散模型提升相机控制精度，实验显示其生成的视频质量高且控制准确率提升25.7%。

IntrinsicWeather: Controllable Weather Editing in Intrinsic Space

IntrinsicWeather: 内在空间中可控的天气编辑

Yixin Zhu, Zuo-Liang Zhu, Jian Yang, Miloš Hašan, Jin Xie, Beibei Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出IntrinsicWeather框架，通过内在空间编辑实现可控天气生成，利用内在映射提升大场景控制能力，并在合成与真实数据集上验证其优越性。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

PoseGen: In-Context LoRA Finetuning for Pose-Controllable Long Human Video Generation

PoseGen: 一种基于上下文LoRA微调的长人类视频生成框架

Jingxuan He, Busheng Su, Finn Wong

机构 * Xiaoice, China（小冰公司，中国） ； The University of Sydney, Australia（悉尼大学，澳大利亚） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PoseGen通过上下文LoRA微调实现对人物姿态的精细控制，生成长时长视频，解决了身份漂移和视频长度限制问题。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Heavy-traffic limit of stationary distributions of a state-dependent queue

具有状态依赖性的队列的重负荷极限

Masahiro Kobayashi, Masakiyo Miyazawa, Yutaka Sakuma

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了具有状态依赖性的单服务器队列的重负荷极限，探讨了其稳定性及平稳分布的极限性质，提出了密度条件并证明了多级队列的解具有闭形式。

How back reaction, hydrogen transport, and capillarity control the performance of hydrogen release from liquid organic carriers

如何背反应、氢气传输和毛细管力控制从液态有机载体释放氢气的性能

Tatiana Nizkaia, Thomas Solymosi, Paolo Malgaretti, Peter Wasserscheid, Jens Harting

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了氢气传输是多孔催化剂性能的主要限制因素，通过分析氢气以气泡或扩散形式逸出的不同动力学 regime，提出氢气过饱和度与毛细管力的条件。

Comments 15 pages, 14 figures

Balancing User Preferences by Social Networks: A Condition-Guided Social Recommendation Model for Mitigating Popularity Bias

通过社交网络平衡用户偏好：一种条件引导的社交推荐模型以缓解流行偏见

Xin He, Wenqi Fan, Ruobing Wang, Yili Wang, Ying Wang, Shirui Pan, Xin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出CGSoRec模型，通过去噪社交网络和调整用户偏好权重，缓解推荐中的流行偏见。模型包含条件引导的社交去噪和扩散推荐模块，在三个真实数据集上验证了有效性。

Comments Accepted by Neural Networks