图像生成

TF-TI2I: Training-Free Text-and-Image-to-Image Generation via Multi-Modal Implicit-Context Learning in Text-to-Image Models

TF-TI2I：通过文本到图像模型中的多模态隐式上下文学习实现无需训练的文本与图像到图像生成

Teng-Fang Hsiao, Bo-Kai Ruan, Yi-Lun Wu, Tzu-Ling Lin, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出无需训练的TF-TI2I方法，利用MM-DiT架构中文本标记隐式学习视觉信息，通过参考上下文掩码和胜者全取模块实现选择性信息共享，并引入FG-TI2I基准，在复杂图像生成任务中表现稳健。

Qwen-Image-Bench: From Generation to Creation in Text-to-Image Evaluation

Qwen-Image-Bench：从生成到创造——文本到图像评估

Niantong Li, Guangzheng Hu, Weixu Qiao, Ying Ba, Qichen Hong, Shijun Shen, Jinlin Wang, Fan Zhou, Jianye Kang, Xin Shang, Ziyi He, Wei Wang, Dalin Li, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiao Xu, Xiaoyue Chen, Yuxiang Chen, Yan Shu, Yanran Zhang, Yilei Chen, Yixian Xu, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Hongzhu Shi, Yi Wang, Bing Zhao, Hu Wei, Lin Qu, Chenfei Wu

机构 * Alibaba（阿里巴巴） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对现有文本到图像评估基准缺乏对真实世界保真度和创造性生成能力的考量，本文提出Qwen-Image-Bench，一个与专业艺术家共同设计的创作者中心基准，通过分层分类体系、1000个分层提示和基于Qwen3.6-27B的统一评判模型Q-Judger，实现细粒度、可归因的诊断，有效区分领先的T2I模型。

PortraitGen: Exemplar-Driven GRPO with Dual-Reward Guidance for Photorealistic Portrait Generation

PortraitGen: 基于示例驱动的双奖励引导GRPO的逼真肖像生成

Xiaomin Li, Qian Liang, Yinan Li, Ying Zhang, Chen Li, Jing Lyu, Huchuan Lu, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； WeChat, Tencent Inc.（腾讯微信） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PortraitGen框架，通过将真实图像引入GRPO采样组并设计双奖励机制（OmniReward和AI-Portrait），有效抑制AI伪影，实现逼真肖像生成。