图像生成

Optimising Inpainting Data with Delaunay Averages

基于Delaunay平均值的图像修复数据优化

Vassillen Chizhov, Joachim Weickert

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 提出一种新的特征类型：存储Delaunay三角剖分的顶点位置及三角形内平均颜色值，结合均匀扩散修复实现正定线性系统，并开发高效数据优化策略，在图像压缩中显著优于传统方法。

NullFlow: One-Step Generative Reconstruction

NullFlow: 一步生成式重建

Xiao Shi, Edward P. Chandler, Chicago Y. Park, Shirin Shoushtari, Ulugbek S. Kamilov

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出NullFlow框架，通过将生成流限制在测量一致子空间实现一步图像重建，无需数据保真校正，学习平均速度避免逐步积分，在图像修复中达到SOTA性能且仅需一次网络评估。

Comments 9 pages, 3 figures. Xiao Shi and Edward P. Chandler contributed equally

Fidelity- and Perception-Aware Local Implicit Attention for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution

保真度与感知感知的局部隐式注意力用于任意尺度图像超分辨率

Yu-Syuan Xu, Hao-Lun Sun, Hao-Wei Chen, Hsien-Kai Kuo, Chun-Yi Lee

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； MediaTek Inc.（联发科技股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出FPLIA框架，通过融合保真度导向特征与扩散管道，结合FPAM和FPSM模块，在任意尺度超分辨率中实现高感知真实度与重建精度。

Comments ECCV 2026

ForeHOI: Feed-forward 3D Object Reconstruction from Daily Hand-Object Interaction Videos

ForeHOI: 从日常手物交互视频中进行前馈式3D物体重建

Yuantao Chen, Jiahao Chang, Chongjie Ye, Chaoran Zhang, Zhaojie Fang, Chenghong Li, Xiaoguang Han

机构 * School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； FNii-Shenzhen（FNii-深圳） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Future Networks of Intelligence（广东省未来智能网络关键实验室） ； SDS, CUHKSZ（CUHKSZ SDS） 纠错

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

AI总结 提出前馈模型ForeHOI，通过联合2D掩膜修复和3D形状补全，在一分钟内从单目视频直接重建3D物体，无需预处理，性能优于优化方法且速度提升约100倍。

Comments 14 pages, 7 figures, Page: https://tao-11-chen.github.io/project_pages/ForeHOI/

S^2VG: 3D Stereoscopic and Spatial Video Generation via Denoising Frame Matrix

S^2VG：基于去噪帧矩阵的3D立体与空间视频生成

Peng Dai, Feitong Tan, Qiangeng Xu, Yihua Huang, David Futschik, Ruofei Du, Sean Fanello, Yinda Zhang, Xiaojuan Qi

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering at The University of Hong Kong（香港大学电子与电气工程系） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 提出一种无需姿态和训练的方法，利用现成单目视频生成模型，通过深度图扭曲和帧矩阵修复框架，生成时空一致的3D立体与空间视频。

Comments immersive video generation, 4D scene, spatial video, stereo video