图像生成

Where, What, Why, and Importance: Structured Defect Grounding for Text-to-Image Feedback

位置、类型、原因与重要性：面向文本到图像反馈的结构化缺陷定位

Huaisong Zhang, Hao Yu, Yuxuan Zhang, Jiahe Wang, Xinrui Chen, Haoxiang Cao, Feng Lu, Wendong Zhang, Changqian Yu, Chun Yuan

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手科技Kolors团队） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化缺陷定位（SDG）方法，将文本到图像生成中的缺陷诊断建模为结构化集合预测，通过构建SDG-30K数据集和SDG-Eval评估协议，并利用视觉语言模型作为检测器，结合BoxFlow-GRPO将预测的缺陷集合转化为空间奖励以改进扩散模型对齐。

Comments 25 pages, 9 figures

Modality Forcing for Scalable Spatial Generation

模态强制实现可扩展的空间生成

Bardienus Pieter Duisterhof, Deva Ramanan, Jeffrey Ichnowski, Justin Johnson, Keunhong Park

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； World Labs 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Modality Forcing方法，通过为每个模态分配独立噪声水平，实现单DiT的联合图像-深度生成，利用稀疏深度数据训练，继承T2I预训练的可扩展性，在深度估计上取得竞争性能。

Cross-Modal Masked Compositional Concept Modeling for Enhancing Visio-Linguistic Compositionality

跨模态掩码组合概念建模以增强视觉-语言组合性

Wei Li, Zhen Huang, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部脑启发智能感知与认知重点实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 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MACCO框架，通过掩码一个模态的组合概念并从另一模态完整上下文重建，增强视觉-语言模型的组合理解能力，在五个基准上显著提升。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference, 25 pages

Dual-Domain Equivariant Generative Adversarial Network for Multimodal CT-PET Synthesis

双域等变生成对抗网络用于多模态CT-PET合成

Gabriel Steele, Alzahra Altalib, Alessandro Perelli

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

AI总结 提出双域等变生成对抗网络（DDE-GAN），联合空间与频域学习并融入旋转等变性，实现高保真多模态CT-PET图像合成。

Comments 4 pages, 3 figures, 1 table, 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

From Prompts to Preferences: An Open-Source Platform for Generative AI-Enhanced Conjoint Analysis

从提示到偏好：生成式AI增强联合分析的开源平台

Philipp Brauner

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)

AI总结 提出一个开源、自托管的联合分析调查平台，利用生成式AI（大语言模型和文本到图像模型）创建集成刺激格式，降低研究门槛，并通过概念验证研究展示其有效性。