图像生成

Beyond Text Prompts: Visual-to-Visual Generation as A Unified Paradigm

超越文本提示：视觉到视觉生成作为统一范式

Yaofang Liu, Kangning Cui, Meng Chu, Zhaoqing Li, Suiyun Zhang, Jean-Michel Morel, Xiaodong Cun, Haoxuan Che, Rui Liu, Raymond H. Chan

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Celia Research HK（Celia研究香港） ； Great Bay University（大湾大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出视觉到视觉（V2V）生成范式及无需训练的V2V-Zero框架，通过利用视觉页面隐藏状态替代文本条件，在多个任务上达到或接近优化后的文本到图像性能。

Comments Project Page: https://yaofang-liu.github.io/V2V_Web

Kandinsky 5.0: A Family of Foundation Models for Image and Video Generation

Kandinsky 5.0：图像与视频生成的基础模型系列

Vladimir Arkhipkin, Vladimir Korviakov, Nikolai Gerasimenko, Denis Parkhomenko, Viacheslav Vasilev, Alexey Letunovskiy, Nikolai Vaulin, Maria Kovaleva, Ivan Kirillov, Lev Novitskiy, Denis Koposov, Nikita Kiselev, Alexander Varlamov, Dmitrii Mikhailov, Vladimir Polovnikov, Andrey Shutkin, Julia Agafonova, Ilya Vasiliev, Anastasiia Kargapoltseva, Anna Dmitrienko, Anastasia Maltseva, Anna Averchenkova, Olga Kim, Tatiana Nikulina, Denis Dimitrov

机构 * Kandinsky Lab（Kandinsky 实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文介绍Kandinsky 5.0系列模型，通过多阶段训练、自监督微调和强化学习后训练，实现高分辨率图像和10秒视频的高质量生成。

Comments Website: https://kandinskylab.ai/

MatFormBench: A Benchmarking Evaluation Framework for Target-Driven Materials Formulation

MatFormBench: 一个面向目标驱动材料配方的基准评估框架

Linhan Wu, Chenxi Wang, Chuhan Yang, Zhengwei Yang, Yuyang Liu

机构 * DeepVerse 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对现有材料机器学习基准仅关注正向属性预测而缺乏逆向优化评估的问题，提出MatFormBench基准框架，集成物理驱动配方生成方案与多维度评分指标，系统评估39种逆向设计算法。

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