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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-06-17 至 2026-06-17 共收录 4 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 可控生成 4 篇

2606.17520 2026-06-17 cs.RO cs.CV 新提交 57%

GASE: Gaussian Splatting-Based Automated System for Reconstructing Embodied-Simulation Environments

GASE:基于高斯溅射的自动化系统用于重建具身仿真环境

Jiawei Zhang, Yiming Yan, Chao Liang, Nuo Xu, Seson Sun, Qichen Zhang, Yuhao Xu, Yantai Yang, Yingqiao Wang, Qin Jin, Zhipeng Zhang

机构 * AutoLab, SAI, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学SAI学院AutoLab实验室) AIM3 Lab, School of Information, Renmin University of China(中国人民大学信息学院AIM3实验室) Research Lab, Anyverse Dynamics(Anyverse Dynamics研究实验室)

专题命中 可控生成 :inpainting(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出GASE系统,利用全景相机阵列和多视图视频流,通过相机位姿策略提取前景物体并修复场景,独立重建后导入物理仿真器,实现高效高保真仿真环境构建,分割精度提升超10%,真实机器人部署性能差距小于10%。

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2606.17431 2026-06-17 cs.CV 新提交 57%

Visual Retrieval-Augmented Generation for Silhouette-Guided Animal Art

视觉检索增强生成:基于轮廓引导的动物艺术创作

Quoc-Duy Tran, Anh-Tuan Vo, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM(胡志明市国立大学理科大学) Vietnam National University, Ho Chi Minh(胡志明市国立大学)

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出视觉检索增强生成(Visual-RAG)框架,通过检索与自然轮廓结构相似的动物形状,结合ControlNet和IP-Adapter引导扩散模型生成动物艺术,实现计算空想性视错觉。

Comments SOICT 2025

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2506.24121 2026-06-17 cs.CV 版本更新 57%

TextMesh4D: Zero-shot Text-to-4D Mesh Generation

TextMesh4D: 零样本文本到4D网格生成

Sisi Dai, Xinxin Su, Kai Xu

机构 * National University of Defense Technology(国防科技大学) Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 211135, China(中国科学院工业人工智能研究所,南京,211135,中国) Jiangsu Key Laboratory of AI for Industries Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences(江苏省人工智能工业关键实验室 中国科学院工业人工智能研究所)

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract);分类 cs.CV

AI总结 提出TextMesh4D框架,通过雅可比变形场和局部-全局语义正则化,实现零样本文本到动态网格生成,解决扩散引导与网格拓扑约束的冲突,达到高时间一致性和几何保真度。

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2606.17971 2026-06-17 cs.CE math-ph math.MP 新提交 50%

Online Spectral Deflation for State Constrained Optimal Control Problems

状态约束最优控制问题的在线谱消去法

Teeratorn Kadeethum, Francesco Ballarin, Youngsoo Choi, Sanghyun Lee

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)

AI总结 针对参数化PDE约束最优控制中的点态状态约束问题,提出一种可复用的谱消去策略,通过预计算参考Schur补的低阶特征模态并在在线阶段限制到非活动集,结合A-DEF2消去基加速Jacobi预处理CG求解,在多个基准测试中减少55-98%的CG迭代次数。

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