图像生成

DLM-SWAI: Steering Diffusion Language Models Before They Unmask

DLM-SWAI: 在扩散语言模型去掩码之前引导它们

Hyeseon An, Yo-Sub Han

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种无需训练的引导方法DLM-SWAI，通过预计算的词级风格分数在去噪步骤中偏置词分布，实现扩散语言模型的可控生成。

Comments preprint

CamC2V: Context-aware Controllable Video Generation

CamC2V: 上下文感知的可控视频生成

Luis Denninger, Sina Mokhtarzadeh Azar, Juergen Gall

机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CamC2V模型，通过集成多图像条件与3D约束及相机控制，实现上下文感知的连贯视频生成，在RealEstate10K数据集上FVD提升24.09%。

Comments Published at 3DV 2026

EPiC: Efficient Video Camera Control Learning with Precise Anchor-Video Guidance

EPiC: 基于精确锚点视频引导的高效视频摄像机控制学习

Zun Wang, Jaemin Cho, Jialu Li, Han Lin, Jaehong Yoon, Yue Zhang, Mohit Bansal

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出EPiC框架，通过基于首帧可见性掩码构建精确对齐的锚点视频，并引入轻量模块Anchor-ControlNet，以极低参数实现高效、精确的3D摄像机控制，在RealEstate10K和MiraData上达到最先进性能。

Comments Accepted to ICML 2026. Project website: https://zunwang1.github.io/Epic

MonoDuo: Using One Robot Arm to Learn Bimanual Policies

MonoDuo: 使用单机械臂学习双臂策略

Sandeep Bajamahal, Lawrence Yunliang Chen, Toru Lin, Zehan Ma, Jitendra Malik, Ken Goldberg

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出MonoDuo框架，利用单臂机器人演示和人类协作数据，通过数据增强生成合成演示，训练双臂机器人策略，在五项任务中实现零样本部署和少样本微调，成功率高达70%。

Comments Accepted to appear in the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Vienna, Austria, 1-5 June 2026

Multiple timescales in collective motion: daily and intraday upstream fish migration focusing on Feller condition

集体运动中的多时间尺度：基于Feller条件的日间和日内鱼类上游迁移

Hidekazu Yoshioka

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用扩散桥（非线性随机微分方程）统一建模日间和日内鱼类迁移，通过Feller条件揭示不同时间尺度下迁移现象的随机性与间歇性差异。

Comments Updated on May 6 2026