图像生成

BLM-SGAN: Bidirectional Language Modeling for Semantic-Spatial Text-to-Image Generation

BLM-SGAN: 用于语义-空间文本到图像生成的双向语言建模

Ahmed Abdelmoneim Mazrou, Haidy Maher El-Amir, Ali Hamdi

机构 * Faculty of Computer Science, MSA University, Egypt（MSA大学计算机科学学院，埃及） 纠错

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

AI总结 提出BLM-SGAN模型，利用BERT的双向注意力机制捕获长程依赖，解决GAN在文本到图像生成中的梯度消失和序列处理限制，在鸟类图像生成上达到SOTA。

Comments Published in ICACIn 2024. Appears in Advances on Intelligent Computing and Data Science II, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 254, Springer, 2025

Journal ref Advances on Intelligent Computing and Data Science II (ICACIn 2024), Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 254, Springer, Cham, 2025

Exposing Hidden Biases in Text-to-Image Models via Automated Prompt Search

通过自动化提示搜索暴露文本到图像模型中的隐藏偏见

Manos Plitsis, Giorgos Bouritsas, Vassilis Katsouros, Yannis Panagakis

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出Bias-Guided Prompt Search框架，通过自动生成提示最大化图像偏见，揭示文本到图像模型中的隐藏偏见，提升公平性评估。

Comments ICML 2026. Code is here: https://github.com/manosplitsis/BGPS

Customization under Fire: Plugin Poisoning in Text-to-Image Ecosystem

战火中的定制化：文本到图像生态系统中的插件投毒

Jiahao Chen, Xing He, Yong Yang, Xinfeng Li, Chunyi Zhou, Junhao Li, Zhe Ma, Tianyu Du, Shouling Ji

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)

AI总结 针对文本到图像生态系统中LoRA插件的供应链风险，提出PoisonLoRA方法，实现概念劫持和任务注入两种攻击，在多个数据集上达到近100%攻击成功率且难以被检测。

Comments Accepted to ACM CCS'26 Cycle 1

Echo-Memory: A Controlled Study of Memory in Action World Models

Echo-Memory：动作世界模型中记忆的受控研究

Wayne King, Zeyue Xue, Yuxuan Bian, Jie Huang, Haoran Li, Yaowei Li, Yaofeng Su, Yuming Li, Haoyu Wang, Shiyi Zhang, Songchun Zhang, Yuwei Niu, Sihan Xu, Junhao Zhuang, Haoyang Huang, Nan Duan

机构 * Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 文生图 ：diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出Echo-Memory框架，通过控制变量法研究动作条件世界模型中的记忆机制，发现原始上下文容量和块状状态空间递归对开放域返回任务至关重要。

Comments 9 figures and 28 pages, Code at \href{https://github.com/Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD/Echo-Memory}{this URL}

NutriMLLM: Multimodal Large Language Models for Dietary Micronutrient Analysis

NutriMLLM：用于膳食微量营养素分析的多模态大语言模型

Runze Yan, Minxiao Wang, Jiaying Lu, Darren Liu, Xiao Hu, Hanqi Luo

机构 * Emory University（埃默里大学） 纠错

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

AI总结 针对现有MLLM在膳食微量营养素估计中不可靠的问题，利用十年人口规模膳食回顾生成约110万图像-营养素三元组，微调Qwen3-VL和GLM-4.6V-Flash得到NutriMLLM，在真实图像上实现65种营养素全覆盖，准确率匹配或超越专有模型。

Comments 35 pages, 10 figures, 1 table

Need We Teach Foundation Models What is a Generative Image? Gradient-Free Generative Artifact Detection via Analytic Spectral Adaptation

我们是否需要教基础模型什么是生成图像？基于解析谱自适应的无梯度生成伪影检测

Qiaoyu Chen, Bing Zhang

机构 * Harbin University of Commerce（哈尔滨商业大学） 纠错

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

AI总结 提出无梯度方法，将生成伪影检测重构为分布外异常度量问题，通过解析解耦统计与语义偏差，在零样本设置下显著优于梯度优化方法。

Segmentation-Assisted Brain MRI Synthesis with Cross-Image Multi-Contrast Feature Memory Bank Retrieval Augmentation

基于跨图像多对比度特征记忆库检索增强的分割辅助脑MRI合成

Wenwei Huang, Jia Wei, Jianlong Zhou

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出分割辅助的闭环生成对抗框架，通过辅助分割分支和双库检索增强策略，提高多对比度脑MRI中肿瘤区域的合成保真度。

Can You Trust What You See? Human and AI Detection of Synthetic Legal Evidence

你能相信你所见的吗？人类与AI对合成法律证据的检测

Jinzhe Tan, Ali Ekber Cinar, Karim Benyekhlef

机构 * Faculty of Law, McGill University（麦吉尔大学法学院） 纠错

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

AI总结 研究人类和前沿多模态大模型在民事纠纷场景中区分真实照片与AI生成图像的能力，发现两者均不可靠，提出结合人工审查、MLLM筛查和来源认证的解决方案。

IGenBench: Benchmarking the Reliability of Text-to-Infographic Generation

IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试

Yinghao Tang, Xueding Liu, Boyuan Zhang, Tingfeng Lan, Yupeng Xie, Jiale Lao, Yiyao Wang, Haoxuan Li, Tingting Gao, Bo Pan, Luoxuan Weng, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Yingchaojie Feng, Yuyu Luo, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。