图像生成

Breaking the Lock-in: Diversifying Text-to-Image Generation via Representation Modulation

打破锁定：通过表示调制实现文本到图像生成的多样化

Dahee Kwon, Haeun Lee, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对文本到图像模型在固定提示下生成样本过于相似的问题，提出无训练表示级干预方法DAVE，通过选择性衰减早期生成中的零频空间平均分量来增强多样性，保持图像质量且计算开销极小。

Comments Accepted to ICML 2026. Code is available at: https://github.com/daheekwon/DAVE

AdaGRPO: A Capability-Aware Adaptive Enhancement for Flow-based GRPO

AdaGRPO: 一种面向基于流的GRPO的能力感知自适应增强方法

Jiazi Bu, Pengyang Ling, Yujie Zhou, Yibin Wang, Yuhang Zang, Tianyi Wei, Xiaohang Zhan, Jiaqi Wang, Tong Wu, Xingang Pan, Dahua Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CPII under InnoHK（InnoHK下的CPII） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出AdaGRPO，通过在线课程过滤策略和跨层级优势融合，解决流模型GRPO中提示选择随机和优势估计缺乏全局视角的问题，提升训练稳定性和性能。

Comments Project Website: https://bujiazi.github.io/adagrpo.github.io/

Faithful, Enriched, and Precise: Benchmarking Natural-Science Illustration Generation by T2I models

忠实、丰富且精确：T2I模型在自然科学插图生成中的基准测试

Yifan Chang, Jiaxin Ai, Jianwen Sun, Yuandong Pu, Siqi Luo, Liangliang Zhao, Yuchen Ren, Minghao Liu, Yunfei Yu, Yu Qiao, Kaipeng Zhang, Yihao Liu

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nankai University（南开大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； ZODA ； Alaya Studio（Alaya工作室） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FEPBench基准，通过细粒度原子集标注和三维评估（指令忠实性、推理丰富性、语义精确性）系统评估T2I模型在自然科学插图生成中的表现，发现即使最先进的闭源模型仍存在文本渲染瓶颈、推理丰富性有限以及生成丰富性与精确性难以平衡的问题。