图像生成

BiFM: Bidirectional Flow Matching for Few-Step Image Editing and Generation

BiFM：双向流匹配用于少步图像编辑与生成

Yasong Dai, Zeeshan Hayder, David Ahmedt-Aristizabal, Hongdong Li

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Data61-CSIRO 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BiFM通过双向流匹配框架统一学习生成与反向过程，解决少步采样中正向过程近似差问题，提升图像编辑质量与通用性。

Comments Accepted in CVPR2026

IEA: Amateur-Friendly Conversational Image Editing Agent via Three Stages of Multitask Alignment

IEA：通过三阶段多任务对齐的业余友好型对话式图像编辑代理

Zichen Zhu, Yuheng Sun, Mingxuan Zhu, Wenjie Ma, Situo Zhang, Zhexiang Wang, Ziyue Yang, Danyang Zhang, Kunyao Lan, Zihan Zhao, Dingye Liu, Siqi Xiang, Lu Chen, Kai Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institution（上海创新研究院） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing（江苏省语言计算重点实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出IEA对话式图像编辑代理，通过三阶段多任务训练学习操作参数化工具，实现可解释编辑轨迹，在像素距离和ROUGE-L指标上优于基线，用户研究中指令跟随和感知质量表现最佳。

Comments [CVPR 2026 Findings] Our data and code are released at https://github.com/OpenDFM/Image_Edit_Agent