图像生成

ANCHOR: LLM-driven Subject Conditioning for Text-to-Image Synthesis

ANCHOR：基于大语言模型的文本到图像合成中的主体条件化

Aashish Anantha Ramakrishnan, Sharon X. Huang, Dongwon Lee

机构 * Optum AI ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image synthesis(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 ANCHOR通过大规模抽象式标题数据集研究文本到图像合成中多主体理解与上下文推理的缺陷，提出基于大语言模型的主体感知微调方法，提升图像-标题一致性与人类偏好对齐。

Comments Accepted to The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2026

VisRet: Visualization Improves Knowledge-Intensive Text-to-Image Retrieval

VisRet：可视化改进知识密集型文本到图像检索

Di Wu, Yixin Wan, Kai-Wei Chang

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 VisRet通过将文本查询投影到图像模态，提升跨模态检索效果，优于传统方法，在四个基准测试中提升nDCG@30，并提高下游问答准确性。

Comments ACL 2026 Camera Ready

Beyond Cross-Modal Alignment: Measuring and Leveraging Modality Gap in Vision-Language Models

超越跨模态对齐：测量和利用模态差距在视觉-语言模型中

Hanqi Yan, Xiangxiang Cui, Lu Yin, Jindong Gu, Paul Pu Liang, Yulan He, Yifei Wang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； University of Surrey（萨里大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； MIT CSAIL（麻省理工学院CSAIL实验室） ； The Alan Turing Institute（阿兰·图灵研究院） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过测量和利用模态差距改进视觉-语言模型的下游任务，引入模态主导分数和自动可解释性度量，实现轻量级编辑和系统分析。

Comments accepted by ACL26-findings

Pretrain-then-Adapt: Uncertainty-Aware Test-Time Adaptation for Text-based Person Search

预训练后再适应：面向基于文本的人脸搜索的不确定性感知测试时间适应

Jiahao Zhang, Shaofei Huang, Yaxiong Wang, Zhedong Zheng

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种预训练后再适应方法，通过离线测试时间适应减少对目标域标注数据的依赖，引入不确定性感知测试时间适应框架以提升人像搜索系统的鲁棒性和效率。

Comments Accepted to ACM SIGIR 2026