图像生成

Beyond Text Prompts: Precise Concept Erasure through Text-Image Collaboration

超越文本提示：通过文本图像协作实现精确概念消除

Jun Li, Lizhi Xiong, Ziqiang Li, Weiwei Jiang, Zhangjie Fu, Yong Li, Guo-Sen Xie

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； Southeast University（东南大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TICoE框架，通过连续凸概念流形和分层视觉表征学习，实现精确且忠实的概念消除，同时保留无关语义和视觉内容，并引入基于保真度的评估策略，实验表明其在概念消除精度和内容保真度上优于现有方法。

Comments 25 pages, accepted by CVPR 2026

GenHSI: Controllable Generation of Human-Scene Interaction Videos

GenHSI: 可控生成人类-场景交互视频

Zekun Li, Rui Zhou, Rahul Sajnani, Xiaoyan Cong, Daniel Ritchie, Srinath Sridhar

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 GenHSI提出一种无需训练的可控生成长人类-场景交互视频方法，通过剧本写作、预可视化和动画三阶段生成3D-aware视频，保留人物身份并提供合理交互。

TokenLight: Precise Lighting Control in Images using Attribute Tokens

TokenLight: 利用属性标记实现图像中的精确光照控制

Sumit Chaturvedi, Yannick Hold-Geoffroy, Mengwei Ren, Jingyuan Liu, He Zhang, Yiqun Mei, Julie Dorsey, Zhixin Shu

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Adobe 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出一种图像再照明方法，通过属性标记编码多种光照属性，实现精确连续控制，并在合成和真实图像上验证了其性能。

Comments 32 pages, CVPR 2026, Project Page: https://vrroom.github.io/tokenlight/

Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories

测量阴谋论的语义结构与演变

Manisha Keim, Sarmad Chandio, Osama Khalid, Rishab Nithyanand

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过分析Reddit r/politics子版块的评论，研究阴谋论在在线政治 discourse 中的语义结构和演变，揭示其非均匀变化特征，超越关键词方法。