图像生成

OpenVTON-Bench: A Large-Scale High-Resolution Benchmark for Controllable Virtual Try-On Evaluation

OpenVTON-Bench：用于可控虚拟试穿评估的大规模高分辨率基准

Jin Li, Tao Chen, Kai Wen, Siqi Yin, Shuai Jiang, Weijie Wang, Jingwen Luo, Chenhui Wu

机构 * Renxing Intelligence, Hangzhou, China ； Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China（杭州电子科技大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OpenVTON-Bench，包含约10万对高分辨率图像，通过DINOv3聚类和Gemini描述构建，并设计多模态评估协议，沿五个维度衡量试穿质量，与人类判断高度一致。

Comments Under review for the NeurIPS 2026 Datasets and Benchmarks Track

Point Spread Function Optimization for Communication-assisted UAV-borne MIMO TomoSAR

面向通信辅助的无人机载MIMO TomoSAR的点扩展函数优化

Pouya Fakharizadeh, Mohamed-Amine Lahmeri, Gerhard Krieger, Robert Schober

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

AI总结 针对无人机载MIMO合成孔径雷达层析成像系统，提出基于粒子群优化的联合无人机编队与卸载功率分配方法，以最小化点扩展函数旁瓣水平。