图像生成

SSR-Merge: Subspace Signal Routing for Training-Free LoRA Merging in Diffusion Models

SSR-Merge: 面向扩散模型中免训练的LoRA合并的子空间信号路由

Zhengxuan Wei, Yi Dong, Zonghui Li, Xianhui Lin, Xing Liu, Hong Gu, Shaofeng Zhang, Wenbin Li, Qi Fan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出子空间信号路由（SSR）方法，通过沿秩维度拼接LoRA构建统一子空间，利用逆相关矩阵去相关和方向引导矩阵分离信号，解决参数合并中的干扰问题，理论证明其等价于OLS最优解，并设计流式算法降低开销。

Comments Accepted at ICML 2026

Scone: Bridging Composition and Distinction in Subject-Driven Image Generation via Unified Understanding-Generation Modeling

Scone：通过统一理解-生成建模弥合主体驱动图像生成中的组合与区分

Yuran Wang, Bohan Zeng, Chengzhuo Tong, Wenxuan Liu, Yang Shi, Xiaochen Ma, Hao Liang, Yuanxing Zhang, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Key Laboratory of Data Intelligence and Security (Peking University)（北京数据智能与安全重点实验室（北京大学）） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Scone方法，通过统一理解-生成模型结合组合与区分能力，采用两阶段训练实现主体身份保持与干扰最小化，在双基准上优于现有开源模型。

Comments CVPR 2026 Highlight. Code: https://github.com/Ryann-Ran/Scone

Can Image Models Imagine Time? ImageTime: A Novel Benchmark for Probing Visual World Modeling Through Spatiotemporal Consistency

图像模型能想象时间吗？ImageTime：通过时空一致性探究视觉世界建模的新基准

Xinrui Wu, Lichen Huang

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

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

AI总结 提出ImageTime基准，通过四关键帧协议（初始状态、动作开始、过渡状态、最终状态）评估图像生成模型在时空一致性上的表现，揭示模型在维持连贯视觉世界状态方面的能力与不足。

Pareto-Guided Teacher Alignment for Fair Personalized Text Generation

帕累托引导的教师对齐用于公平个性化文本生成

Tunazzina Islam

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(abstract)

AI总结 提出帕累托引导的教师对齐框架，通过修订候选生成、对感知可行性门控、帕累托候选选择和偏好优化，在减少人口统计差异的同时保持个性化保真度，实验表明公平缓解效果依赖于目标且跨域迁移不一致。