图像生成

CPC-VAR:Continual Personalized and Compositional Generation in Visual Autoregressive Models

CPC-VAR：视觉自回归模型中的持续个性化与组合生成

Junhao Li, Xinhao Zhong, Yi sun, Yuxia Qiao, Bin Chen, Shu-Tao Xia, Yaowei Wang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；image synthesis(abstract)；personalized generation(abstract)

AI总结 本文研究了视觉自回归模型中的持续个性化生成问题，提出了一种统一框架，通过梯度基概念神经元选择和上下文感知组合策略，解决了连续单概念学习和多概念合成中的关键挑战，提升了长序列持续个性化和多概念图像合成的性能。

MetaEarth-MM: Unified Multimodal Remote Sensing Image Generation with Scene-centered Joint Modeling

MetaEarth-MM：基于场景中心联合建模的多模态遥感图像生成

Zhiping Yu, Chenyang Liu, Jinqi Cao, Qinzhe Yang, Siwei Yu, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi

机构 * Department of Aerospace Intelligent Science and Technology, School of Astronautics, Beihang University（航天智能科学与技术系，航天学院，北京航空航天大学） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； Shenyuan Honors College, Beihang University（Shen Yuan荣誉学院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MetaEarth-MM模型，通过统一的多模态遥感图像生成框架，实现多模态图像的联合生成和任意模态之间的转换，展示了其在多模态遥感观测中的强大生成能力和广泛适用性。

Quantifying the Climate Risk of Generative AI: Region-Aware Carbon Accounting with G-TRACE and the AI Sustainability Pyramid

量化生成式人工智能的气候风险：基于G-TRACE和AI可持续性金字塔的区域感知碳核算

Zahida Kausar, Seemab Latif, Raja Khurram Shahzad, Mehwish Fatima

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (SEECS), National University of Sciences and Technology (NUST), Islamabad, Pakistan（电气工程与计算机科学学院（SEECS），国家科学与技术大学（NUST），巴基斯坦伊斯兰阿巴德） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)

AI总结 本文提出G-TRACE框架，用于量化生成式人工智能在不同模态和部署地区的训练和推理相关排放，并通过AI可持续性金字塔模型提出七级治理框架，以指导可持续的人工智能部署。

Comments 27 page, 4 figures

ClusterRAG: Cluster-Based Collaborative Filtering for Personalized Retrieval-Augmented Generation

ClusterRAG: 基于聚类的协同过滤用于个性化检索增强生成

Gibson Nkhata, Uttamasha Anjally Oyshi, Quan Mai, Susan Gauch

机构 * University of Arkansas（阿肯色大学） ； Walmart Inc.（沃尔玛公司） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(abstract)

AI总结 ClusterRAG通过聚类用户轮廓文档，利用相似用户的协同信号提升当前用户的个性化生成性能，通过在集群和文档层面进行检索，实现了高效的个性化检索增强生成。

Comments 17 pages, 2 figures, to be published in the proceedings of ACL 2026