图像生成

CheXGenBench: A Unified Benchmark For Fidelity, Privacy and Utility of Synthetic Chest Radiographs

CheXGenBench：合成胸片保真度、隐私和实用性的统一基准

Raman Dutt, Pedro Sanchez, Yongchen Yao, Steven McDonagh, Sotirios A. Tsaftaris, Timothy Hospedales

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Samsung AI Center, Cambridge（剑桥三星AI中心） 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CheXGenBench，首个统一评估框架，同时衡量合成胸片生成模型的保真度、隐私风险和下游实用性，涵盖11种前沿T2I模型，揭示当前模型在长尾分布、隐私风险和下游多模态任务中的局限。

Comments Published in Transactions of Machine Learning Research (06/2026)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (2026)

M*: A Modular, Extensible, Serving System for Multimodal Models

M*: 一个模块化、可扩展的多模态模型服务系统

Atindra Jha, Naomi Sagan, Keisuke Kamahori, Irmak Sivgin, Rohan Sanda, Steven Gao, Mark Horowitz, Luke Zettlemoyer, Olivia Hsu, Jure Leskovec, Baris Kasikci, Stephanie Wang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出M*系统，通过将模型表示为数据流图并引入Walk Graph抽象，支持多模态复合模型的高效服务，在多个任务上降低延迟并提升吞吐量。

Comments The codebase is available at https://github.com/mstar-project/mstar

Computational Safety for Generative AI: A Hypothesis Testing Perspective

生成式AI的计算安全性：假设检验视角

Pin-Yu Chen

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文从假设检验角度形式化生成式AI的计算安全性，提出基于信号处理的方法检测恶意输入和AI生成内容。

Comments Extended version of the paper presented at the ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing

MapDream: Task-Driven Map Learning for Vision-Language Navigation

MapDream: 面向视觉-语言导航的任务驱动地图学习

Guoxin Lian, Shuo Wang, Yucheng Wang, Yongcai Wang, Maiyue Chen, Kaihui Wang, Bo Zhang, Zhizhong Su, Deying Li, Zhaoxin Fan

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

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

AI总结 提出MapDream框架，通过自回归鸟瞰图生成联合学习地图与动作预测，在R2R-CE和RxR-CE上达到单目最优性能。

AnchorEdit: Maintaining Temporal Consistency in Multi-turn Image Editing via Causal Memory

AnchorEdit: 通过因果记忆在多轮图像编辑中保持时间一致性

Hang Xu, Xiaoxiao Ma, Guohui Zhang, Yu Hu, Siming Fu, Jie Huang, Lin Song, Haoyang Huang, Nan Duan, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 提出首个自回归扩散框架AnchorEdit，通过因果记忆机制和自展开策略解决多轮编辑中的身份漂移和误差累积问题，在10轮以上交互中保持高保真度。

Comments Code: https://github.com/xuhang07/AnchorEdit

ResEdit: Residual embeddings for precise generative image editing

ResEdit：用于精确生成式图像编辑的残差嵌入

Ahmet Canberk Baykal, Valentin Deschaintre, Yannick Hold-Geoffroy, Michael Fischer, Anna Frühstück, Cengiz Öztireli, Iliyan Georgiev

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 提出残差图像编码作为额外条件，结合梯度反转优化策略，在保持图像身份和全局一致性的同时实现高保真精确编辑。

Comments Accepted to the EGSR 2026 journal track

Journal ref Computer Graphics Forum 45(4), e70551 (2026)

Text-Vision Co-Instructed Image Editing

文本-视觉协同指导的图像编辑

Chenxi Xie, Yuhui Wu, Qiaosi Yi, Lei Zhang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 提出TV-Edit框架，联合文本指令的语义表达与稀疏视觉指令的空间引导，实现精确且忠实于意图的图像编辑，显著优于现有方法。

SceneCraft: Interactive System for Image Editing via Scene Graph

SceneCraft: 基于场景图的交互式图像编辑系统

Duc-Manh Phan, Ngoc-Dai Tran, Duy-Khang Do, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh, Vietnam（胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh, Vietnam（越南国家大学胡志明市） ； University of Dayton, Dayton, Ohio, USA（代顿大学） 纠错

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

AI总结 提出SceneCraft框架，通过场景图表示图像，用户直接操作图结构进行复杂编辑，自动生成精确提示，降低语言歧义，提升编辑质量和用户控制。

Mind the Gap: Diagnosing Constraint Discovery Failures in Text-in-Image Editing

注意差距：诊断图像内文本编辑中的约束发现失败

Rui Gui

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

AI总结 通过图像内文本编辑的受控诊断，研究多模态模型在发现未明确指定的视觉依赖约束时的失败，发现模型仅能自行发现46%的约束，而明确提供时可达94%。

An Extensive Benchmark for Single-round and Multi-round Instruction-based Image Editing

单轮与多轮指令式图像编辑的广泛基准

Yiwei Ma, Ke Ye, Weihuang Lin, Jiayi Ji, Xiaoshuai Sun, Tat-Seng Chua, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出I2EBench2.0基准，通过16个单轮和7个多轮维度评估指令式图像编辑模型，结合用户研究确保与人类判断一致，并基于八种模型分析提供研究指导。

Comments Accepted by International Journal of Computer Vision (IJCV), 2026

Adaptive Inference-Time Scaling via Early-Step Latent Verification for Image Editing

自适应推理时间缩放：基于早期步骤潜在验证的图像编辑

Yue Yu, Yang Jiao, Jiayu Wang, Qi Dai, Jingjing Chen

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出VeriLatent框架，通过早期步骤潜在空间编辑激活图验证初始噪声，实现自适应推理时间缩放，提升图像编辑质量和效率。

FireRed-Image-Edit-1.0 Technical Report

FireRed-Image-Edit-1.0 技术报告

Super Intelligence Team, Changhao Qiao, Chao Hui, Chen Li, Cunzheng Wang, Dejia Song, Jiale Zhang, Jing Li, Qiang Xiang, Runqi Wang, Shuang Sun, Wei Zhu, Xu Tang, Yao Hu, Yibo Chen, Yuhao Huang, Yuxuan Duan, Zhiyi Chen, Ziyuan Guo

机构 * Super Intelligence Team（超级智能团队） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 提出FireRed-Image-Edit扩散变换器，通过数据整理、多阶段训练和评估优化，在指令图像编辑上达到最先进性能，并开源代码、模型和基准。

Rel-Zero: Harnessing Patch-Pair Invariance for Robust Zero-Watermarking Against AI Editing

Rel-Zero：利用补丁对不变性实现鲁棒的零水印以抵御AI编辑

Pengzhen Chen, Yanwei Liu, Xiaoyan Gu, Xiaojun Chen, Wu Liu, Weiping Wang

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

AI总结 针对AI编辑对图像真实性的威胁，提出Rel-Zero零水印框架，利用编辑中补丁对关系距离的不变性，无需修改原图即可生成鲁棒水印，实验证明其优于现有方法。

Comments accepted to CVPR 2026

Making Images Real Again: A Comprehensive Survey on Deep Image Composition

让图像重现真实：深度图像合成的全面综述

Li Niu, Wenyan Cong, Liu Liu, Yan Hong, Bo Zhang, Jing Liang, Liqing Zhang

机构 * MOE Key Lab of Artificial Intelligence, Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University（教育部人工智能联合研究院，计算机科学与工程系，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了深度图像合成的子任务与综合任务，总结了现有方法、数据集及评估指标，并提供了首个图像合成工具箱libcom。

Learning Permutation Distributions via Reflected Diffusion on Ranks

通过秩上的反射扩散学习排列分布

Sizhuang He, Yangtian Zhang, Shiyang Zhang, David van Dijk

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,summary_cn)

AI总结 提出Soft-Rank Diffusion框架，通过将排列松弛为软秩实现平滑扩散，并引入上下文广义Plackett-Luce去噪器，在排序和组合优化任务上优于现有扩散方法。

Comments 18 pages including the appendix, 7 figures, 9 tables, Accepted at ICML 2026

FairGen: Preference-Aligned Diffusion for Demographically Equitable Medical Image Synthesis

FairGen: 用于人口统计公平医学图像生成的偏好对齐扩散模型

Zhimin Li, Ruichen Zhang, Zhen Tan, Howard J Aizenstein, Jingtong Hu, Tianlong Chen

机构 * University of Pittsburgh, Swanson School of Engineering（匹兹堡大学斯旺森工程学院） ； The University of North Carolina at Chapel Hill, Department of Computer Science（北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系） ； Arizona State University, School of Computing and Augmented Intelligence（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） ； University of Pittsburgh, Department of Psychiatry（匹兹堡大学精神病学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image synthesis(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出FairGen框架，通过将医生偏好嵌入扩散模型生成过程，合成人口统计平衡的医学图像，在皮肤、胸片和脑MRI任务上分别实现95.9%、80.0%和35.2%的公平性提升，同时保持诊断准确性。

Comments Accepted for publication in npj Digital Medicine. 20 pages, 6 figures

Unlocking Diffusion Hierarchies: Adaptive Timestep Selection for Zero-Shot Segmentation

解锁扩散层次：自适应时间步选择用于零样本分割

Ramin Nakhli, Mahesh Ramachandran, Luca Ballan

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出自适应时间步选择机制，利用扩散模型去噪过程中的层次语义进展，结合上下文相似度图融合高分辨率注意力与U-Net特征，实现零样本分割性能提升。

DifFRACT: Diffusion Feature Reconstruction and Attribution for Circuit Tracing

DifFRACT：用于电路追踪的扩散特征重构与归因

Artyom Mazur, Nina Konovalova, Aibek Alanov

机构 * HSE University（高等经济学院） ； FusionBrain Lab（FusionBrain实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文扩展了基于转码器的电路追踪方法到多模态扩散Transformer，通过训练时间步条件转码器近似MLP子层，实现精确的特征级归因并恢复可解释电路，揭示了属性绑定和跨流语义传播机制。

Efficient Reinforcement for Visual-Textual Thinking with Discrete Diffusion Model

基于离散扩散模型的视觉-文本思维高效强化学习

Yoonjeon Kim, Yuhta Takida, Chieh-Hsin Lai, Eunho Yang, Yuki Mitsufuji

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Sony AI（索尼AI） ； AITRICS ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出用离散扩散模型替代自回归模型进行多模态强化学习，通过局部视觉编辑减少计算量，并设计分解奖励分配策略解决跨模态干扰问题。

Divide-and-Denoise: A Game-Theoretic Method for Fairly Composing Diffusion Models

分而除噪：一种公平组合扩散模型的博弈论方法

Abhi Gupta, Polina Barabanshchikova, Vikas Garg, Samuel Kaski, Tommi Jaakkola

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Divide-and-Denoise方法，通过公平分配博弈协调多个预训练扩散模型，在采样时划分区域并引导各模型去噪，解决模型主导或冲突问题，在条件图像生成中优于基线。

Comments Accepted as spotlight at ICML 2026

Detecting AI-Generated Images via Diffusion Snap-Back Reconstruction: A Forensic Approach

通过扩散快回重建检测AI生成图像：一种取证方法

Mohd Ruhul Ameen, Akif Islam

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（1 计算机科学与工程系，孟加拉国工程与技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过扩散模型重建图像时的响应行为来检测AI生成图像，利用LPIPS等指标分析图像与扩散模型去噪行为的匹配程度，实验显示方法在识别准确率上表现优异。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 2nd International Conference on Quantum Photonics, Artificial Intelligence and Networking (QPAIN 2026)

Journal ref 2026 IEEE 2nd International Conference on Quantum Photonics, Artificial Intelligence & Networking (QPAIN)

Region-Adaptive Sampling for Diffusion Transformers

扩散变压器的区域自适应采样

Ziming Liu, Yifan Yang, Chengruidong Zhang, Yiqi Zhang, Lili Qiu, Yang You, Yuqing Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RAS，一种无需训练的自适应采样策略，通过动态分配不同采样比例到图像区域，实现扩散变压器2.36-2.51倍加速且质量损失极小。

Comments CVPR'26 Poster

Improved Baselines with Representation Autoencoders

改进的基于表示自动编码器的基线

Jaskirat Singh, Boyang Zheng, Zongze Wu, Richard Zhang, Eli Shechtman, Saining Xie

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； ANU（澳大利亚国立大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract,abstract_cn)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文研究了基于表示自动编码器（RAE）的设计选择，发现三个见解，简化并改进了RAE。首先，研究了一种通用公式，将表示定义为最后k个编码器层的总和，而不是仅最终层。其次，研究了RAE与表示对齐（REPA）的假设，发现两者具有互补的工作机制。最后，改进了RAE在无分类器指导（CFG）中的表现，通过重新参数化DiT模型输出，实现了无需训练第二个模型的指导效果。RAEv2在ImageNet-256上达到了1.06的gFID，且训练效率显著提高。

Multi-Turn Reflective Masking Elicits Reasoning in Mask Diffusion Models

多轮反射掩码激发掩码扩散模型中的推理能力

Yanming Zhang, Yihan Bian, Jingyuan Qi, Yuguang Yao, Lifu Huang, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Intuit ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image editing(abstract)

AI总结 提出反射掩码（RM）方法，通过轻量级后训练使掩码扩散模型具备多轮掩码与去噪能力，实现迭代局部修正，无需架构改变，在文本生成、数独和图像编辑等任务中优于基线。

Comments 22 pages, 6 figures, 5 tables

Task-Aware Environment Augmentation for Reliable Navigation via Shielded Conditional Diffusion

任务感知的环境增强：通过屏蔽条件扩散实现可靠导航

Bharawee Phoompho, Gokul Puthumanaillam, Yan Miao, Ruben Hernandez, Tim Bretl, Sayan Mitra, Melkior Ornik

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对部分可观测环境下的轨迹规划可靠性问题，提出任务感知的环境增强方法SCoDA，利用条件扩散模型学习最优视觉标记布局，通过屏蔽采样引导标记放置，提升轨迹执行可靠性和完成时间。

Multiscale Hypersonic Boundary Layer Reconstruction via Spectral Binning and Subdomain-wise Conditional Diffusion

基于频谱分箱和子域条件扩散的高超声速边界层多尺度重构

Hojin Kim, Dibyajyoti Chakraborty, Takahiko Toki, Carlo Scalo, Romit Maulik

机构 * School of Mechanical Engineering, Purdue University（普渡大学机械工程学院） ； College of Information Sciences and Technology, Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院） ； Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数学与计算机科学部） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)

AI总结 提出多尺度概率重构框架，通过条件扩散模型从顶部壁面有限观测推断近壁状态，采用软重叠修复策略和边界频谱损失实现高超声速库埃特流全场重构。

Comments 33 pages, 28 figures

Bayesian Tensor Decomposition with Diffusion Model Prior

贝叶斯张量分解与扩散模型先验

Zerui Tao, Qibin Zhao

机构 * Zerui Tao（泽瑞·陶） ； Qibin Zhao（赵启斌） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)

AI总结 提出DiffBCP框架，结合累积收缩过程先验和预训练扩散模型，通过分裂吉布斯采样实现贝叶斯CP分解，在图像修复和去噪任务中优于现有方法。

Comments ICML 2026

Steady-Forcing: Balancing Spatial Persistence and Motion Continuity in Long-Horizon Nature Video Diffusion

Steady-Forcing: 长时程自然视频扩散中空间持久性与运动连续性的平衡

Matiur Rahman Minar, Seunghun Oh, GangHyeon Jeong, Unsang Park

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Sogang University（西江大学计算机科学与工程系） ； Department of Artificial Intelligence, Sogang University（西江大学人工智能系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 提出Steady-Forcing框架，通过视觉锚点、运动记忆和蒸馏等技术，在长时程固定相机自然视频生成中平衡背景稳定与运动连续性，优于现有方法。

Comments Project page: https://minar09.github.io/steadyforcing/

Flex4DHuman: Flexible Multi-view Video Diffusion for 4D Human Reconstruction

Flex4DHuman：面向4D人体重建的灵活多视角视频扩散模型

Jen-Hao Cheng, Yipeng Wang, Hao Zhang, Gengshan Yang, Jenq-Neng Hwang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； World Labs 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出Flex4DHuman，一种基于相对相机位姿条件化的多视角视频扩散模型，无需显式几何先验即可将单目或稀疏多视角视频转换为密集多视角视频，并用于4D高斯溅射重建。

Comments Project Page: https://andy-cheng.github.io/Flex4DHuman/

UniDDT: Unifying Multimodal Understanding and Generation with Decoupled Diffusion Transformer

UniDDT: 使用解耦扩散变换器统一多模态理解与生成

Shuai Wang, Liang Li, Yang Chen, Ruopeng Gao, Yao Teng, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniDDT模型，通过噪声ViT编码器统一视觉语义表示，并采用解耦扩散解码器分离扩散与文本解码，平衡多模态理解与生成任务，在多个基准上取得优异性能。

Comments This work was completed in \textbf{November 2025}