图像生成

Generate "Normal", Edit Poisoned: Branding Injection via Hint Embedding in Image Editing

生成“正常”，编辑污染：通过提示嵌入的品牌注入图像编辑

Desen Sun, Jason Hon, Howe Wang, Saarth Rajan, Meng Xu, Sihang Liu

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 研究发现图像编辑流程中存在安全漏洞，通过隐含提示注入品牌信息可实现隐蔽攻击，提出针对两种攻击场景的缓解方案。

Masked Generative Transformer Is What You Need for Image Editing

你需要Masked Generative Transformer来进行图像编辑

Wei Chow, Linfeng Li, Xian Sun, Lingdong Kong, Zefeng Li, Qi Xu, Hang Song, Tian Ye, Xian Wang, Jinbin Bai, Shilin Xu, Xiangtai Li, Junting Pan, Shaoteng Liu, Ran Zhou, Tianshu Yang, Songhua Liu

机构 * ByteDance（字节跳动） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Duke University（杜克大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EditMGT框架，利用Masked Generative Transformers实现局部化编辑，通过多层注意力整合和区域保持采样提升编辑精度，使用CrispEdit-2M数据集在多个基准上取得最佳性能。

Comments CVPR 2026 HiGen Workshop; Project Page at https://weichow23.github.io/EditMGT/ GitHub at https://github.com/weichow23/EditMGT

LimeCross: Context-Conditioned Layered Image Editing with Structural Consistency

LimeCross：基于结构一致性的上下文条件分层图像编辑

Ryugo Morita, Stanislav Frolov, Brian Bernhard Moser, Ko Watanabe, Riku Takahashi, Issey Sukeda, Andreas Dengel

机构 * RPTU Kaiserslautern-Landau \& DFKI GmbH, Kaiserslautern, Germany Faculty of Science ； Engineering, Hosei University, Tokyo, Japan EQUES, Tokyo, Japan 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LimeCross通过上下文条件分层图像编辑框架，实现基于文本的可控编辑，保持结构一致性，提升图像合成的真实性和透明度稳定性。

Qwen-Image-2.0 Technical Report

Qwen-Image-2.0 技术报告

Bing Zhao, Chenfei Wu, Deqing Li, Hao Meng, Jiahao Li, Jie Zhang, Jingren Zhou, Junyang Lin, Kaiyuan Gao, Kuan Cao, Kun Yan, Liang Peng, Lihan Jiang, Niantong Li, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiao Xu, Xiaoyue Chen, Xihua Wang, Yan Shu, Yanran Zhang, Yi Wang, Yilei Chen, Ying Ba, Yixian Xu, Yujia Wu, Yuxiang Chen, Zecheng Tang, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, An Yang, Chen Cheng, Chenxu Lv, Dayiheng Liu, Fan Zhou, Hantian Xiong, Hongzhu Shi, Hu Wei, Huihong Zhao, Ivy Liu, Jianwei Zhang, Jiawei Zhang, Kai Chen, Kang He, Levon Xue, Lin Qu, Linhan Tang, Luwen Feng, Minggang Wu, Minmin Sun, Na Ni, Rui Men, Shuai Bai, Sishou Zheng, Tao Lan, Tianqi Zhang, Tingkun Wen, Wei Wang, Weixu Qiao, Weiyi Lu, Wenmeng Zhou, Xiaodong Deng, Xiaoxiao Xu, Xinlei Fang, Xionghui Chen, Yanan Wang, Yang Fan, Yichang Zhang, Yixuan Xu, Yu Wu, Zhiyuan Ma, Zhizhi Cai

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Qwen-Image-2.0 通过多模态扩散变换器和定制化训练流程，统一高保真生成与精确图像编辑，提升多语言文本精度、高分辨率逼真度及复杂指令遵循能力。

Auto-Rubric as Reward: From Implicit Preferences to Explicit Multimodal Generative Criteria

Auto-Rubric as Reward：从隐含偏好到显式多模态生成标准

Juanxi Tian, Fengyuan Liu, Jiaming Han, Yilei Jiang, Yongliang Wu, Yesheng Liu, Haodong Li, Furong Xu, Wanhua Li

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； MMLab, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学MMLab） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；image editing(abstract)

AI总结 本文提出Auto-Rubric as Reward框架，通过显式标准分解替代隐含权重优化，提升多模态生成模型对人类偏好的对齐效果，实验证明显式标准能更可靠地实现数据高效对齐。

Comments 28 pages, 10 figures, 11 tables

Count Anything at Any Granularity

按任意粒度计数

Chang Liu, Haoning Wu, Weidi Xie

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University, China（人工智能学院，上海交通大学，中国） ； CMIC, Shanghai Jiao Tong University, China（计算机医学研究所，上海交通大学，中国） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出多粒度计数框架，通过显式定义计数粒度解决开放世界计数问题，构建了最大的标注数据集KubriCount，并训练了HieraCount模型提升计数精度与泛化能力。

Comments Project page: https://verg-avesta.github.io/KubriCount/

FraudBench: A Multimodal Benchmark for Detecting AI-Generated Fraudulent Refund Evidence

FraudBench: 一个多模态基准用于检测AI生成的欺诈性退款证据

Xinyu Yan, Boyang Chen, Jiaming Zhang, Tiantong Wu, Hong Xi Tae, Yichen He, Tiantong Wang, Yachun Mi, Yurong Hao, Yilei Zhao, Lei Xiao, Longtao Huang, Pengjun Xie, Wei Liu, Wei Yang Bryan Lim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） ； Alibaba-NTU Global e-Sustainability CorpLab (ANGEL)（阿里巴巴-NTU全球可持续性科技实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FraudBench，一个用于检测AI生成欺诈性退款证据的多模态基准。通过真实用户评价证据构建，结合图像编辑模型生成伪造证据，并评估不同模型在不同生成器下的性能。

Digital Image Forgery Detection Using Transfer Learning

利用迁移学习的数字图像伪造检测

Fatma Betul Buyuk, Gozde Karatas Baydogmus, Ali Buldu, Ayaulym Tulendiyeva, Zhuldyz Baizhumanova

机构 * Marmara University, Department of Computer Engineering（马尔马拉大学计算机工程系） ； Loyola University Chicago, Department of Computer Science（芝加哥洛伊拉大学计算机科学系） ； Biruni University, Department of Computer Engineering（比鲁尼大学计算机工程系） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于迁移学习的数字图像伪造检测框架，结合压缩感知特征增强与深度卷积神经网络，通过混合输入表示和自适应阈值优化策略提升检测鲁棒性。