图像生成

Moebius: 0.2B Lightweight Image Inpainting Framework with 10B-Level Performance

Moebius: 0.2B轻量级图像修复框架，性能达10B级别

Kangsheng Duan, Ziyang Xu, Wenyu Liu, Xiaohu Ruan, Xiaoxin Chen, Xinggang Wang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； VIVO AI Lab（VIVO人工智能实验室） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Moebius轻量级图像修复框架，通过局部-λ混合交互模块和自适应多粒度蒸馏策略，以0.22B参数实现与10B级模型FLUX.1-Fill-Dev相当甚至更优的生成质量，推理速度提升15倍以上。

Posterior Continuation with Noise-Conditioned Frequency Exposure for Diffusion Inverse Problems

基于噪声条件频率暴露的扩散逆问题后验延续

Feng Tian, Yixuan Li, Weili Zeng, Weitian Zhang, Yichao Yan, Xiaokang Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出后验延续框架，根据扩散噪声水平逐步暴露测量频率，结合稳定采样器实现超分辨率、修复和去模糊的先进性能。

Investigation of Neural Network Methods for Reconstruction and Classification of Texture Images Under Conditions of Incomplete Information

不完全信息条件下纹理图像重建与分类的神经网络方法研究

Galymzhan Abdimanap, Kairat Bostanbekov, Abdelrahman Abdallah, Anel Alimova, Darkhan Kurmangaliyev, Daniyar Nurseitov, Tatyana Dedova, Larissa Balakay, Serik Nurakynov

机构 * Satbayev University（萨特巴耶夫大学） ； Institute of Ionosphere LLP（电离层研究所） ； Information Technology Department（信息技术部门） ； Assiut University（阿西乌特大学） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出结合目标检测、GAN（CRA）修复和Transformer/CNN分类的端到端框架，发现重建质量高（PSNR 28.7dB）但分类准确率仅53%，通过置信度混合集成将MCA从48%提升至58%，揭示生成模型产生语义模糊特征的问题。

Comments IEEE ACCESS

HT-Bench: Benchmarking and Learning Dexterous Full-Hand Tactile Representations with Egocentric Vision

HT-Bench：基于自我中心视觉的灵巧全手触觉表示基准与学习

Yuzhe Huang, Jiaping Wu, Jiaming Jiang, Hezhe Lin, Aikebaier Aierken, Yunlong Wang, Kun Cheng, Ziyuan Jiao, Yuanxin Zhong

机构 * Beihang University（北航） ； Rimbot ； BUPT（北邮） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； CAS（中国科学院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 提出HT-Bench多任务基准和HandTouch编码器，通过大规模自我中心视觉与全手触觉数据，在触觉相似性检索、掩码修复、视觉到触觉合成等任务上验证了触觉表示的有效性。

Comments 9pages, 4figures