视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-05-13 至 2026-05-13 共收录 4 篇信号源：cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 个性化与一致性 4 篇

2605.12138 2026-05-13 cs.CV cs.CL cs.IR 57%

Design Your Ad: Personalized Advertising Image and Text Generation with Unified Autoregressive Models

为广告设计：基于统一自回归模型的个性化广告图像和文本生成

Yexing Xu, Wei Feng, Shen Zhang, Haohan Wang, Yuxin Qin, Yaoyu Li, Ao Ma, Yuhao Luo, Lu Wang, Xudong Ren, Haoran Wang, Run Ling, Zheng Zhang, Jingjing Lv, Junjie Shen, Ching Law, Longguang Wang, Yulan Guo

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学）； Northeastern University（东北大学）

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

AI总结本文提出统一广告生成模型Uni-AdGen，通过单个自回归框架生成个性化图文广告，结合前景感知模块和指令微调提升生成质量，并引入大规模广告数据集和新指标提升个性化生成效果。

Comments 22 pages, 19 figures, CVPR 2026

2605.12002 2026-05-13 cs.CV 57%

EDGER: EDge-Guided with HEatmap Refinement for Generalizable Image Forgery Localization

EDGER: 基于热图细化的边缘引导图像伪造定位

Minh-Khoa Le-Phan, Minh-Hoang Le, Minh-Triet Tran, Trong-Le Do

机构 * University of Science - VNU-HCM（越南国家大学-胡志明市大学）； Vietnam National University（越南国家大学）

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

AI总结 EDGER通过边缘引导分割和合成热图分支，实现任意分辨率图像中伪造区域的精准定位，具备跨域泛化能力。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of the 14th International Symposium on Information and Communication Technology (SOICT 2025)

2605.11927 2026-05-13 cs.CV 57%

RealDiffusion: Physics-informed Attention for Multi-character Storybook Generation

RealDiffusion：用于多角色故事书生成的物理信息注意力

Qi Zhao, Jun Chen, Ivor Tsang, Guang Dai

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）； Zhejiang Normal University（浙江师范大学）； SGIT AI Lab, State Grid Corporation of China（国网SGIT人工智能实验室）； Centre for Frontier AI Research (CFAR), A*STAR, Singapore（前沿人工智能研究中心（CFAR），A*STAR，新加坡）

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

AI总结 RealDiffusion通过引入物理信息注意力机制，解决多角色故事生成中叙事动态与角色一致性之间的平衡问题，提升角色连贯性并保持叙事活力。

Comments CVPR2026

2507.16344 2026-05-13 math.NA cs.NA 50%

Diff-ANO: Towards Fast High-Resolution Ultrasound Computed Tomography via Conditional Consistency Models and Adjoint Neural Operators

Diff-ANO：通过条件一致性模型和伴随神经算子实现快速高分辨率超声计算断层扫描

Xiang Cao, Qiaoqiao Ding, Xinliang Liu, Lei Zhang, Xiaoqun Zhang

专题命中个性化与一致性：diffusion(abstract)

AI总结本文提出Diff-ANO框架，结合条件一致性模型与伴随算子学习，解决传统方法在USCT中面临的问题，提升计算效率与重建质量，尤其在稀疏视图和部分视图条件下表现突出。

Comments 27 pages, 10 figures, 6 tables