图像生成

Stochastic Verification Theorem of Forward-Backward Controlled Systems for Viscosity Solutions

正向-倒向受控系统的粘性解随机验证定理

Liangquan Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对漂移、扩散和BSDE生成元中含控制的正向-倒向随机微分方程，提出不涉及值函数导数的粘性解框架下的新验证定理，并讨论最优随机反馈控制。

Journal ref Systems & Control Letters 61 (2012) 649-654

A Quasi-Sure Approach to the Control of Non-Markovian Stochastic Differential Equations

非马尔可夫随机微分方程控制的拟必然方法

Marcel Nutz

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对路径依赖且受控的随机微分方程，在典范路径空间上构造价值过程，通过二阶倒向随机微分方程刻画，推广了G-期望到SDEs的语境。

Comments 27 pages

Journal ref Electronic Journal of Probability, Vol. 17, No. 23, pp. 1-23, 2012

A new numerical strategy with space-time adaptivity and error control for multi-scale streamer discharge simulations

一种用于多尺度流光放电模拟的具有时空自适应性和误差控制的新数值策略

Max Duarte, Zdenek Bonaventura, Marc Massot, Anne Bourdon, Stéphane Descombes, Thierry Dumont

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于二阶时间自适应积分和空间自适应多分辨率的数值策略，通过时空精度控制高效模拟多尺度流光放电，突破标准稳定性约束。

Comments Support of Ecole Centrale Paris is gratefully acknowledged for several month stay of Z. Bonaventura at Laboratory EM2C as visiting Professor. Authors express special thanks to Christian Tenaud (LIMSI-CNRS) for providing the basis of the multiresolution kernel of MR CHORUS, code developed for compressible Navier-Stokes equations (Déclaration d'Invention DI 03760-01). Accepted for publication; Journal of Computational Physics (2011) 1-28

Journal ref Journal of Computational Physics, 231, 3 (2012) 1002-1019

A finite element formulation of the outlet gradient boundary condition for convective-diffusive transport problems

对流-扩散输运问题中出口梯度边界条件的有限元公式

Fabien Cornaton, Pierre Perrochet, Hans-Jörg Diersch

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于上游评估的有限元公式来处理对流-扩散输运问题中的出口梯度边界条件，利用协变基和度量张量处理混合维度单元，并应用于多孔介质污染物输运中修正经典零梯度假设。

Comments 17 pages, 8 figures

Journal ref Int. J. Numer. Meth. Engng 2004; 61:2716-2732

A comparative linear mean-square stability analysis of Maruyama- and Milstein-type methods

Maruyama型和Milstein型方法的线性均方稳定性比较分析

Evelyn Buckwar, Thorsten Sickenberger

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过扩展的线性测试方程，比较了Theta-Maruyama和Theta-Milstein方法在求解随机微分方程时的均方稳定性，发现Milstein型方法的稳定性条件更严格且依赖于噪声项，并引入部分隐式扩散近似以控制稳定性。

Comments 19 pages, 10 figures

Follow-Your-Preference++: Rethinking Preference Alignment for Image Inpainting

Follow-Your-Preference++：重新思考图像修复中的偏好对齐

Junkun Yuan, Yutao Shen, Toru Aonishi, Hideki Nakayama, Yue Ma

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文从基本原理出发，通过直接偏好优化框架和公开奖励模型构建偏好数据，系统研究了图像修复中的偏好对齐问题，发现奖励模型存在偏差但可通过集成缓解，并在标准指标、大视觉语言模型评估和人类评估上显著超越先前最先进模型。

Comments 23 pages, 14 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2509.23082

Restoration of Images Corrupted by Impulse Noise and Mixed Gaussian Impulse Noise using Blind Inpainting

使用盲修复恢复被脉冲噪声和混合高斯脉冲噪声污染的图像

Ming Yan

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于盲修复和ℓ0最小化的两种方法，同时检测受损像素并恢复图像，实验表明性能优于其他方法，并提供了收敛性分析。

Comments 18 pages, 4 figures

Journal ref SIAM J. Imaging Sci., 6(2013), 1227-1245

Analysis of Inpainting via Clustered Sparsity and Microlocal Analysis

基于聚类稀疏性与微局部分析的图像修复分析

Emily J. King, Gitta Kutyniok, Xiaosheng Zhuang

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文利用聚类稀疏性概念，在连续域中首次全面分析了基于小波和方向表示系统的图像修复技术，推导了渐近误差界，并证明了剪切波比小波能填补更大缺口。

Comments 49 pages, 9 Figures

Discontinuous Galerkin Method for Total Variation Minimization on one-dimensional Inpainting Problem

一维修复问题中全变差最小化的间断伽辽金方法

Xijian Wang

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文采用有限元方法和间断伽辽金方法对一维灰度图像修复问题中的全变差能量泛函进行数值最小化，并通过数值例子比较两种方法的重建效果。

Comments 14 pages, 8 figures

Image Inpainting Based On Coherence Transport With Adapted Distance Functions

基于自适应距离函数的相干传输图像修复

Thomas März

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文扩展了基于相干传输的图像修复方法，通过引入自适应距离函数替代边界距离序列化，解决了特定修复问题中效果不佳的难题。

Comments 14 pages, 12 figures, submitted to SIAM J. Imag. Sciences

The Navier-Stokes-Voight Model for Image Inpainting

用于图像修复的Navier-Stokes-Voight模型

M. A. Ebrahimi, Michael Holst, Evelyn Lunasin

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 提出将二维Navier-Stokes-Voight模型应用于图像修复，通过数值模拟稳态解并结合能量方法分析离散格式的稳定性条件。

Comments 25 pages, 6 figures. (Version 3 is revised version for publication.)

Nonlinear projection digital image inpainting and restoration methods

非线性投影数字图像修复与复原方法

Massimo Fornasier

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文结合非均匀采样、插值方法与变分模型，解决广义图像修复和数字信号复原问题，并通过毁坏壁画颜色修复实例验证了所提方法。

Comments 22 pages, 15 figures

GuidedBridge: Training-freely Improving Bridge Models with Prior Guidance

GuidedBridge: 无需训练地利用先验引导改进桥接模型

Zehua Chen, Yucheng Yang, Binjie Yuan, Kaiwen Zheng, Jun S. Liu, Jun Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需训练的先验引导方法（PG）和频率调制先验引导（FMPG），通过对比弱先验与已见先验增强桥接模型的先验利用，并设计级联框架CFG-FMPG用于图像修复，实验证明该方法能一致提升预训练桥接模型在多种图像翻译任务中的性能。

Comments ICML 2026

Vessel Segmentation in Medical Imaging Using a Tight-Frame Based Algorithm

基于紧框架算法的医学图像血管分割

Xiaohao Cai, Raymond Chan, Serena Morigi, Fiorella Sgallari

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于紧框架的迭代算法，用于磁共振血管造影图像中管状结构（如血管）的自动分割，通过去噪、平滑和锐化边界区域，在少量迭代内收敛，并优于现有PDE和变分方法。

A combined first and second order variational approach for image reconstruction

一种结合一阶和二阶变分方法的图像重建

Konstantinos Papafitsoros, Carola-Bibiane Schönlieb

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出一种在Hessian有界函数空间中的变分模型，结合总变分和导数总变分的凸函数，通过分裂Bregman方法求解，用于图像去噪、去模糊和修复，并与TGV等模型比较，证明其能避免ROF模型的块状伪影。

Comments 34 pages, 89 figures

Journal ref Journal of Mathematical Imaging and Vision 2013

A Convergent Overlapping Domain Decomposition Method for Total Variation Minimization

一种收敛的重叠区域分解方法用于全变差最小化

Massimo Fornasier, Andreas Langer, Carola-Bibiane Schönlieb

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出并分析了收敛的序贯和并行重叠区域分解方法，用于求解由数据保真项和全变差约束构成的泛函最小化问题，首次成功解决了全变差最小化这一非线性、非加性、非光滑问题。

Comments Matlab code and numerical experiments of the methods provided in this paper can be downloaded at the web-page: http://homepage.univie.ac.at/carola.schoenlieb/webpage_tvdode/tv_dode_numerics.htm

Domain decomposition methods for compressed sensing

压缩感知的域分解方法

Massimo Fornasier, Andreas Langer, Carola-Bibiane Schönlieb

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出用于最小化含数据保真项和全变分约束泛函的序贯与并行域分解算法，分析收敛性，并通过数值实验展示在插值/修复及压缩感知问题中恢复分段常数医学图像的有效性。

Comments 4 pages

Training-Free Multi-Concept LoRA Composition with Prompt-Aware Weighting

免训练的多概念LoRA组合与提示感知加权

Georgios Tsoumplekas, Stella Bounareli, Vasileios Argyriou

机构 * Department of Networks and Digital Media, Kingston University London, UK（网络与数字媒体系，金史密斯大学伦敦分校） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种免训练的提示感知加权策略，通过优化组合多个LoRA模块的输出实现多概念定制，提升图像质量和概念保真度。

Comments Accepted at IEEE FG 2026

AvatarMix: Identity-Preserving Cross-Avatar Composition for Outfit Personalization

AvatarMix: 保持身份特征的跨化身组合用于服装个性化

Zhaorong Wang, Yoshihiro Kanamori, Yuki Endo

机构 * University of Tsukuba（茨口大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出AvatarMix方法，通过直接组合两个高保真高斯化身实现服装迁移，并采用SeamFix和FullbodyFix两级细化策略解决接缝伪影和身体重塑后的外观保真问题。

Comments CVPR 2026 Findings. 16 pages, including supplementary material

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 425-435

PHAF-Personalized Hand Avatars in a Flash

PHAF-瞬间个性化手部化身

Meghana Shankar, Akanxit Upadhyay, Anmol Namdev, Green Rosh KS, Pawan Prasad BH

机构 * Samsung R&D Institue（三星研发机构） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PHAF方法，从两张图像（手背和手掌）快速生成个性化逼真手部化身，通过语义引导网格对齐和密集纹理提取，结合视图修复网络，实现高质量多视角渲染，纹理生成速度比现有方法快30倍。

WISE: A World Knowledge-Informed Semantic Evaluation for Text-to-Image Generation

WISE: 一种基于世界知识的文本到图像生成语义评估方法

Yuwei Niu, Munan Ning, Mengren Zheng, Weiyang Jin, Bin Lin, Peng Jin, Jiaqi Liao, Chaoran Feng, Fanqing Meng, Kunpeng Ning, Bin Zhu, Li Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对现有文本到图像生成模型缺乏复杂语义理解和世界知识整合评估的问题，提出WISE基准，包含25个子领域的1000个精心设计的提示，并引入WiScore指标评估知识-图像对齐，实验表明当前模型在整合世界知识方面存在显著局限。

Comments Accepted to ICML 2026. We have also released an updated version of the benchmark, WISE_Verified. Please refer to https://github.com/PKU-YuanGroup/WISE for the latest version

PaintBench: Deterministic Evaluation of Precise Visual Editing

PaintBench: 精确视觉编辑的确定性评估

Kai Xu, Ellis Brown, Shrikar Madhu, Rob Fergus, He He, Saining Xie

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出PaintBench基准，通过程序化生成20种基本视觉编辑操作，实现确定性像素级评估，发现当前模型性能低（最高mIoU 17.1%），并揭示任务分解和场景变化的影响。

Comments Project Page: https://paintbench.github.io/

TASTE: A Designer-Annotated Multi-Dimensional Preference Dataset for AI-Generated Graphic Design

TASTE：一个由设计师标注的AI生成图形设计多维偏好数据集

Haonan Zhu, Elad Hirsch, Alexandria Minetti, Allison Nulty, Purvanshi Mehta

机构 * Lica World（Lica世界） ； Contra.Work Inc.（Contra.Work公司） 纠错

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

AI总结 针对现有偏好数据集仅提供单一整体评价的不足，本文构建了TASTE多维偏好数据集，由两组专业设计师对四个文本到图像模型的输出按九项标准排序，并提出了无准则信号验证框架和偏好模型基准测试。

TextAlign: Preference Alignment for Text Rendering with Hierarchical Rewards

TextAlign: 基于层次化奖励的文本渲染偏好对齐

Mingxuan Cui, Jingpu Yang, Fengxian Ji, Qian Jiang, Zhecheng Shi, Jiaming Wang, Zirui Song, Fajri Koto, Xiuying Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·穆萨大学人工智能学院） ； Chinese Academy of Sciences Institute of Automation（中国科学院自动化研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 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TextAlign框架，通过层次化视觉语言模型奖励将文本渲染错误分解为全局、单词和字形级别，并转化为标量偏好信号，利用GRPO或DPO进行后训练对齐，在不改变生成器架构下提升文本渲染准确性。

RobotValues: Evaluating Household Robots When Human Values Conflict

RobotValues: 当人类价值观冲突时评估家用机器人

Jongwook Han, Hyeongjin Kim, Yohan Jo

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

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

AI总结 提出RobotValues基准，通过10K个价值冲突场景评估家用机器人规划器，发现视觉语言模型存在默认价值偏好且难以覆盖，表明评估需考虑价值冲突下的行动选择。

Accurate and efficient evaluation of the a posteriori error estimator in the reduced basis method

降基方法中后验误差估计子的精确高效评估

Fabien Casenave, Alexandre Ern, Tony Lelièvre

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对降基方法中后验误差界对舍入误差敏感的问题，提出基于经验插值法（EIM）的新近似公式，提高了精度并减少了预计算量。

Comments 26 pages, 10 figures. ESAIM: Mathematical Modelling and Numerical Analysis, 2013

Journal ref M2AN Math. Model. Numer. Anal. 48 (2014), 207-229

D-iteration: Evaluation of a Dynamic Partition Strategy

D-iteration: 动态分区策略的评估

Dohy Hong

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文评估了一种基于D-iteration方法的动态分区策略，该策略能在分布式计算中线性降低内存并接近线性加速，同时无需深入分析矩阵或图结构即可均衡计算负载。

Comments 9 pages

D-iteration: Evaluation of the Asynchronous Distributed Computation

D-迭代：异步分布式计算的评估

Dohy Hong

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文评估了基于流体扩散的D-迭代方法在异步分布式计算中的性能，实验表明该方法在K台虚拟机上可实现内存线性减少和计算速度几乎线性提升。

Comments 8 pages

D-iteration: evaluation of the update algorithm

D-迭代：更新算法的评估

Dohy Hong

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文分析基于流体扩散的D-迭代方法中更新算法的增益，通过真实数据集实验展示其在图演化场景下提升计算效率。

Comments 5 pages

OMP: One-step Meanflow Policy with Directional Alignment

OMP: 一步均值流策略与方向对齐

Han Fang, Yize Huang, Yuheng Zhao, Paul Weng, Xiao Li, Yutong Ban

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学机械工程学院） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学全球学院） ； Duke Kunshan University, Jiangsu, China（杜克昆山大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 提出一步均值流策略（OMP），通过方向对齐机制和微分推导方程解决均值流在机器人操作中的谱偏差和梯度饥饿问题，实现高保真实时操控。

Comments Accepted as poster of ICML-2026