图像生成

CPAM: Context-Preserving Adaptive Manipulation for Zero-Shot Real Image Editing

CPAM: 保持上下文的自适应操作用于零样本真实图像编辑

Dinh-Khoi Vo, Thanh-Toan Do, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * Faculty of Information Technology, University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南科学大学信息科技学院） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学） ； Faculty of Information Technology, Monash University, Melbourne, Victoria, Australia（莫纳什大学信息科技学院） ； Department of Computer Science, University of Dayton, Dayton, Ohio, US（Dayton 大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出CPAM零样本框架，通过保持上下文的自适应操作和掩码引导，实现复杂非刚性真实图像的编辑，保留纹理和身份，无需微调。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Multimedia. Project page: https://vdkhoi20.github.io/CPAM

VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

Edit the Bits, Diff the Codes: Bitwise Residual Editing for Visual Autoregressive Models

编辑比特，差异编码：面向视觉自回归模型的逐比特残差编辑

Shengqiang Zhang, Ruotong Liao, Volker Tresp, Barbara Plank, Hinrich Schütze

机构 * LMU Munich & Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑大学 & 慕尼黑机器学习中心 (MCML)） 纠错

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

AI总结 提出BitResEdit，一种无需训练的视觉自回归图像编辑方法，通过比特级源负引导和残差编码注入，在保持背景的同时实现强文本对齐。