图像生成

MieDB-100k: A Comprehensive Dataset for Medical Image Editing

MieDB-100k：用于医学图像编辑的综合数据集

Yongfan Lai, Wen Qian, Bo Liu, Hongyan Li, Hao Luo, Fan Wang, Bohan Zhuang, Shenda Hong

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing, China（1 国家一般人工智能重点实验室，北京，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University, Beijing, China（2 智能科学与技术学院，北京大学，北京，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（3 国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国） ； DAMO Academy, Alibaba Group, Zhejiang, China（4 阿里巴巴集团 DAMO 院，浙江，中国） ； hupan lab, zhejiang province（5 鹏元实验室，浙江省） ； Zhejiang University, Zhejiang, China（6 浙江大学，浙江，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出MieDB-100k数据集，通过数据筛选流程结合专家模型与规则生成方法，解决医学图像编辑中数据质量、多样性与可扩展性不足的问题，实验表明其在医学图像编辑任务中表现优异。

Images in Sentences: Scaling Interleaved Instructions for Unified Visual Generation

图像与句子：扩展交错指令以实现统一的视觉生成

Yabo Zhang, Kunchang Li, Dewei Zhou, Xinyu Huang, Xun Wang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动种子） 纠错

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

AI总结 本文提出INSET模型，通过将图像作为文本指令中的原生词汇，解决复杂交错指令下的视觉生成问题，提升多图像一致性和文本对齐性能。

Materialist: Physically Based Editing Using Single-Image Inverse Rendering

Materialist: 基于物理的单图像逆渲染中的材质编辑

Lezhong Wang, Duc Minh Tran, Ruiqi Cui, Thomson TG, Anders Bjorholm Dahl, Siavash Arjomand Bigdeli, Jeppe Revall Frisvad, Manmohan Chandraker

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 Materialist提出一种基于物理的单图像逆渲染方法，利用神经网络预测初始材质属性并优化，实现材质编辑、物体插入和光照调整，同时引入高效的光线追踪折射方法进行透明度编辑。

Comments More Comprehensive IJCV Camera-Ready Version. Project website: https://lez-s.github.io/materialist_project/

Journal ref International Journal of Computer Vision (IJCV), 134(6), 267 (2026)

FeatMap: Understanding image manipulation in the feature space and its implications for feature space geometry

FeatMap: 在特征空间中理解图像篡改及其对特征空间几何的影响

Elias B. Krey, Nils Neukirch, Nils Strodthoff

机构 * Division AI4Health（AI4Health部门） ； Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐克大学） 纠错

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

AI总结 本文通过在输入空间中应用多种篡改方法，探讨特征空间中的映射学习，发现线性模型在特征空间中能有效重建复杂语义篡改。

Comments 27 pages, 24 figures, 3 tables, Code is available at https://github.com/AI4HealthUOL/FeatMap

LPDP: Inference-Time Reward Control for Variable-Length DNA Generation with Edit Flows

LPDP：用于可变长度DNA生成的推理时间奖励控制

Jeongchan Kim, Yunkyung Ko, Jong Chul Ye

机构 * KAIST AI（韩国釜山科学技术院人工智能实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出LPDP，一种无需训练的局部重解算子，用于可变长度DNA编辑动作生成。通过局部离散程序聚焦于连贯的替换、插入和删除子图，并利用硬Max或软LSE备份聚合局部延续，用于增强子优化和外显子内含子外显子修复。

Comments 22 pages, 5 figures