图像生成

RoPEMover: Depth-Aware Object Relocation via Positional Embeddings

RoPEMover: 通过位置嵌入实现深度感知的物体重定位

Ipek Oztas, Duygu Ceylan, Aybars Bugra Aksoy, Aysegul Dundar

机构 * Bilkent University（比尔肯大学） ； Brown University（布朗大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于扩散Transformer位置表示（RoPE）的几何感知物体运动方法，通过深度感知的2D RoPE扩展实现3D空间位移，在合成数据与少量真实图像训练下，实现物体身份保持、遮挡区域生成及阴影光照一致更新。

LISA: Likelihood Score Alignment for Visual-condition Controllable Generation

LISA: 似然分数对齐用于视觉条件可控生成

Yanghao Wang, Hongxu Chen, Jiazhen Liu, Zhenqi He, Rui Liu, Zhen Wang, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Research（华为研究院） 纠错

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

AI总结 提出LISA方法，通过将侧网络中间特征与近似似然分数对齐，加速训练收敛并提升生成质量，且不增加推理成本。

A Local Discontinuous Galerkin Method for Dirichlet Boundary Control Problems

Dirichlet边界控制问题的局部间断Galerkin方法

Peter Benner, Michael Hinze, Hamdullah Yücel

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对二维凸多边形域上对流扩散方程的L^2-Dirichlet边界控制问题，采用局部间断Galerkin方法离散，推导了全离散和变分离散控制逼近的先验误差估计，数值实验验证了方法性能。

Normalizing Flows are Capable Models for Continuous Control

归一化流是连续控制的有效模型

Raj Ghugare, Benjamin Eysenbach

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种归一化流架构，可无缝集成到强化学习算法中作为策略、Q函数和占用度量，在模仿学习、离线、目标条件和无监督RL中取得更高性能。

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