图像生成

Animalbooth: multimodal feature enhancement for animal subject personalization

Animalbooth：多模态特征增强用于动物主体个性化

Chen Liu, Haitao Wu, Kafeng Wang, Weiran Huang

机构 * College of Intelligence and Computing（智能与计算学院） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对动物图像生成中丰富的外观线索和形态多样性带来的挑战，AnimalBooth通过Animal Net和自适应注意力模块增强身份保持，结合频域控制特征整合模块提升扩散过程的全局结构到细节纹理的逐步生成，同时构建AnimalBench数据集验证了其在多个基准上的优越性能。

Identity-Decoupled Anonymization for Visual Evidence in Multi-modal Retrieval-Augmented Generation

多模态检索增强生成中视觉证据的身份解耦匿名化

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

机构 * Department of Computer Science University of Oxford, UK 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出身份解耦MRAG框架，通过在检索与生成之间插入生成匿名化模块，解耦人脸身份与属性，利用生成对抗网络和拒绝采样器实现隐私保护。

Comments ACM International Conference on Multimedia Retrieval 2026

ConsDreamer: Advancing Multi-View Consistency for Zero-Shot Text-to-3D Generation

ConsDreamer：推进多视图一致性以实现零样本文本到3D生成

Yuan Zhou, Shilong Jin, Litao Hua, Wanjun Lv, Haoran Duan, Jungong Han

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Lenovo（联想） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ConsDreamer通过消除视图偏差和几何一致性约束，解决多面Janus问题，提升零样本文本到3D生成的多视图一致性。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Image Processing, Code is available at: https://github.com/GAInuist/ConsDreamer