图像生成

LL-Bench: Rethinking Low-Level Vision Evaluation in the Era of Large-Scale Generative Models

LL-Bench: 在大规模生成模型时代重新思考低级视觉评估

Lu Liu, Huiyu Duan, Chenxin Zhu, Jintong Lu, Haoyun Jiang, Liu Yang, Qiang Hu, Guangtao Zhai, Xiaoyun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出LL-Bench基准，包含大量真实退化图像和人工偏好标注，系统评估大规模生成模型在低级视觉任务中的性能，并引入LL-Score评估器以更好对齐人类偏好。

Residual Decoder Adapter: ID-Preserving Tokenizer Adaption for Autoregressive Text Rendering

残差解码器适配器：用于自回归文本渲染的身份保持分词器适配

Dongxing Mao, Jinpeng Wang, Jiahao Tang, Kevin Qinghong Lin, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Lijuan Wang, Min Li, Jingru Tan

机构 * Central South University（中南大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 提出残差解码器适配器（RDA），通过引入配对码本和平行分支学习像素空间残差，在不重新训练分词器和自回归模型的情况下显著提升文本渲染性能。

Comments CVPR 2026 poster

CV-Arena: An Open Benchmark for Instructional Computer Vision Problem Solving with Human-AI Collaborative Preferences

CV-Arena: 面向教学计算机视觉问题求解的开放基准与人类-AI协作偏好

Fangzhou Lin, Peiran Li, Lingyu Xu, Wenjing Chen, Qianwen Ge, Shuo Xing, Mingyang Wu, Xiangbo Gao, Siyuan Yang, Kazunori Yamada, Ziming Zhang, Haichong Zhang, Zhen Dong, Ming-Hsuan Yang, Zhengzhong Tu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Worcester Polytechnic Institute（沃斯特理工大学） ； Tohoku University（东北大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 提出CV-Arena基准，包含12K高分辨率真实图像指令对，覆盖16种任务类型，并采用Active Elo协议结合人类与AI偏好评估21个系统，揭示指令遵循、物理推理等方面的差距，同时开发CV-Agent代理模型展示闭环推理的潜力。

Comments 26 pages, 7 figures, 11 tables

A Systematic Benchmark of Intraoperative Ultrasound-to-MR Synthesis for Brain Tumour Surgery

脑肿瘤手术中术中超声到MR合成的系统基准测试

Olga Esteban-Sinovas, Santiago Cepeda, Ignacio Arrese, Rosario Sarabia

机构 * Department of Neurosurgery, Neurovascular Unit Río Hortega University Hospital（里奥霍尔特ega大学医院神经外科部门，神经血管单元） ； Specialized Group in Biomedical Imaging and Computational Analysis (GEIBAC)（生物医学成像与计算分析专项组（GEIBAC）） ； Instituto de Investigación Biosanitaria de Valladolid (IBioVALL)（瓦尔拉多利德生物医学研究 institute（IBioVALL）） 纠错

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

AI总结 针对脑肿瘤手术中术中超声（ioUS）到MR图像合成问题，本研究在公共ReMIND数据集上系统比较了6种生成器、4种推理模式和2种目标，结合图像保真度指标和下游分割评估，发现感知质量（LPIPS）与下游效用最相关，而SSIM与效用负相关，SynDiff-2.5D在下游分割中表现最佳。

Visual Persuasion: What Influences Decisions of Vision-Language Models?

视觉说服：什么影响了视觉语言模型的决策？

Manuel Cherep, Pranav M R, Pattie Maes, Nikhil Singh

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Media Lab（MIT媒体实验室） 纠错

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

AI总结 提出一个框架，通过控制图像选择任务并系统性地扰动输入，利用视觉提示优化方法推断视觉语言模型的潜在视觉效用，揭示影响模型决策的视觉偏好。

Comments Accepted to ICML 2026

Prototypicality Bias Reveals Blindspots in Multimodal Evaluation Metrics

原型性偏差揭示多模态评估指标中的盲点

Subhadeep Roy, Gagan Bhatia, Steffen Eger

机构 * University of Technology Nuremberg（图恩大学） 纠错

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

AI总结 本文通过构建受控诊断基准PROTOBIAS，发现并验证了多模态评估指标中存在原型性偏差，即倾向于选择视觉或社会原型性高但语义错误的图像，并提出了轻量级对比训练评估器PROTOSCORE作为缓解基线。

CityTrajBench: A Unified Benchmark for City-Scale Vehicle Trajectory Generation

CityTrajBench: 城市尺度车辆轨迹生成的统一基准

Shibo Zhu, Xiaodan Shi, Dayin Chen, Yuntian Chen, Haoran Zhang, Tianhao Wu, Jinyue Yan

机构 * Department of Building Environment and Energy Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学建筑环境与能源工程系） ； Eastern Institute for Advanced Study, Eastern Institute of Technology, Ningbo, China（宁波东部先进研究所） ； International Centre of Urban Energy Nexus, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR, China（香港理工大学城市能源 nexus 中心） ； Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University, Sweden（斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系） ； Zhejiang Key Laboratory of Industrial Intelligence and Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo, China（浙江工业智能与数字孪生重点实验室） ； Ningbo Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology, Ningbo, China（宁波数字孪生研究所） ； LocationMind Inc., Tokyo 101-0042, Japan（LocationMind公司） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 为解决轨迹生成方法因数据集、预处理、表示和评估指标不一致导致的比较困难，提出CityTrajBench统一基准框架，标准化数据处理、模型适配与多级评估，并在三个真实数据集上对比统计、VAE、GAN、扩散和流匹配模型，揭示不同模型在全局真实性、轨迹几何保真度等指标上的权衡。

WildCat: Near-Linear Attention in Theory and Practice

WildCat: 理论与实践中近乎线性的注意力机制

Tobias Schröder, Lester Mackey

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

AI总结 提出WildCat方法，通过随机枢轴Cholesky算法选择加权核心集，在近线性时间内以超多项式误差衰减近似精确注意力，并应用于图像生成、分类和语言模型KV缓存压缩。

RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model

RynnVLA-002: 统一的视觉-语言-动作与世界模型

Jun Cen, Siteng Huang, Yuqian Yuan, Kehan Li, Hangjie Yuan, Chaohui Yu, Bohan Hou, Yuming Jiang, Jiayan Guo, Xin Li, Hao Luo, Fan Wang, Deli Zhao, Hao Chen

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(abstract)

AI总结 提出统一视觉-语言-动作（VLA）与世界模型的框架RynnVLA-002，通过联合学习环境动态和动作规划，在仿真和真实机器人任务中显著提升成功率。