图像生成

Leveraging Verifier-Based Reinforcement Learning in Image Editing

利用基于验证器的强化学习进行图像编辑

Hanzhong Guo, Jie Wu, Jie Liu, Yu Gao, Zilyu Ye, Linxiao Yuan, Xionghui Wang, Yizhou Yu, Weilin Huang

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） ； Center for Embodied AI and Computer Vision, Shenzhen Loop Area Institute（具身人工智能与计算机视觉中心，深圳Loop Area研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Edit-R1框架，通过构建基于推理的验证器奖励模型（RRM）来解决图像编辑中缺乏稳健奖励模型的问题，该模型通过分解指令为不同原则并逐项评估图像，实现细粒度奖励，实验表明其在图像编辑任务中优于现有模型。

JoyAI-Image: Awaking Spatial Intelligence in Unified Multimodal Understanding and Generation

JoyAI-Image: 激活统一多模态理解和生成中的空间智能

Lin Song, Wenbo Li, Guoqing Ma, Wei Tang, Bo Wang, Yuan Zhang, Yijun Yang, Yicheng Xiao, Jianhui Liu, Yanbing Zhang, Guohui Zhang, Wenhu Zhang, Hang Xu, Nan Jiang, Xin Han, Haoze Sun, Maoquan Zhang, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出JoyAI-Image，一种统一的多模态基础模型，用于视觉理解、文本到图像生成和指令引导的图像编辑。该模型结合了空间增强的多模态大语言模型（MLLM）和多模态扩散Transformer（MMDiT），通过共享的多模态接口实现感知与生成的交互。构建可扩展的训练配方，结合统一指令微调、长文本渲染监督、空间 grounded 数据和通用及空间编辑信号，使模型具备广泛的多模态能力，同时增强几何感知推理和可控视觉合成。实验表明，JoyAI-Image在理解、生成、长文本渲染和编辑基准上达到最先进的性能。更重要的是，增强的理解、可控的空间编辑和新视角辅助推理之间的双向循环使模型超越一般视觉能力，向更强的空间智能发展。

Comments Code: https://github.com/jd-opensource/JoyAI-Image

Conflict-Aware Additive Guidance for Flow Models under Compositional Rewards

面向组合奖励的冲突感知加法引导：流模型中的对抗性生成

Xuehui Yu, Fucheng Cai, Meiyi Wang, Xiaopeng Fan, Harold Soh

机构 * Smart Systems Institute, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学智能系统研究所） ； Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology, Harbin, China（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computing, National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种面向组合奖励的冲突感知加法引导方法，用于在流模型中处理对抗性生成问题，通过动态检测和解决梯度冲突来纠正离曼福德漂移，提升了生成保真度。

Comments Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

UniEdit-Flow: Unleashing Inversion and Editing in the Era of Flow Models

UniEdit-Flow：在流模型时代释放反向与编辑

Guanlong Jiao, Biqing Huang, Kuan-Chieh Wang, Renjie Liao

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Snap Inc.（Snap公司） ； Vector Institute（向量研究所） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于预测-校正框架的流模型反向与编辑方法，通过Uni-Inv实现准确重建，并通过Uni-Edit实现区域感知的图像编辑，方法无需调优，具有通用性和高效性，实验表明其在多种生成模型中均表现出色。

Comments ICLR 2026. Project Page: https://uniedit-flow.github.io/