图像生成

On the Robustness of Watermarking for Autoregressive Image Generation

关于自回归图像生成中水印的鲁棒性

Andreas Müller, Denis Lukovnikov, Shingo Kodama, Minh Pham, Anubhav Jain, Jonathan Petit, Niv Cohen, Asja Fischer

机构 * Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学） ； Middlebury College（米德尔伯里学院） ； New York University（纽约大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Qualcomm（高通） 纠错

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

AI总结 研究自回归图像生成中水印技术的鲁棒性，揭示其易受移除和伪造攻击的影响，并提出三种新攻击方法，表明现有水印方案无法可靠检测合成内容。

GazeVaLM: A Multi-Observer Eye-Tracking Benchmark for Evaluating Clinical Realism in AI-Generated X-Rays

GazeVaLM：一个多观察者眼动基准测试，用于评估AI生成X光片的临床真实性

David Wong, Zeynep Isik, Bin Wang, Marouane Tliba, Gorkem Durak, Elif Keles, Halil Ertugrul Aktas, Aladine Chetouani, Cagdas Topel, Nicolo Gennaro, Camila Lopes Vendrami, Tugce Agirlar Trabzonlu, Amir Ali Rahsepar, Laetitia Perronne, Matthew Antalek, Onural Ozturk, Gokcan Okur, Andrew C. Gordon, Ayis Pyrros, Frank H. Miller, Amir Borhani, Hatice Savas, Eric Hart, Elizabeth Krupinski, Ulas Bagci

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Loyola University Chicago（洛约拉大学芝加哥分校） ； DuPage Medical Group（杜佩奇医疗集团） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 GazeVaLM通过眼动数据和临床标签，评估AI生成X光片的临床真实性，对比人类专家与LLM的诊断准确性。

Comments This work appears in ACM ETRA 2026

SEED: A Large-Scale Benchmark for Provenance Tracing in Sequential Deepfake Facial Edits

SEED：一个大规模的面部深度伪造序列编辑溯源基准

Mengieong Hoi, Zhedong Zheng, Ping Liu, Wei Liu

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 SEED通过多步扩散编辑流程生成90000张图像，包含编辑顺序、文本指令等细粒度标注，用于研究序列溯源和伪造检测，揭示空间与频域特征在深度伪造分析中的作用。