图像生成

Measured-Subspace Consistency: A Plug-and-Play Operator for Diffusion Posterior Sampling in Accelerated MRI Reconstruction

测量子空间一致性：加速MRI重建中扩散后验采样的即插即用算子

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医学院放射科，首尔国立大学医院） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔国立大学医院医疗人工智能研究机构） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对加速MRI中扩散后验采样在已测量k空间上产生不一致的问题，提出测量子空间一致性（MSC）作为无训练的后验修正算子，通过经典一致性锁减少测量子空间泄漏，保持未测量子空间多样性，无需重新训练或调参。

LoRAShield: Data-Free Editing Alignment for Secure Personalized LoRA Sharing

LoRAShield: 无数据编辑对齐用于安全的个性化LoRA分享

Jiahao Chen, Junhao Li, Yiming Wang, Yong Yang, Yi Jiang, Chunyi Zhou, Qingming Li, Tianyu Du, Shouling Ji

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Guizhou Medical University（贵州医科大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 LoRAShield通过对抗优化和语义增强动态编辑和对齐LoRA权重子空间，有效阻止恶意生成，保障个性化模型的安全共享。

Comments Accepted by SIGKDD 2026 Cycle2

MirrorPPR: Exemplar-Based Portrait Photo Retouching

MirrorPPR：基于示例的人像照片修图

Zhihong Liu, Zheng Li, Jiachun Jin, Siqi Kou, Yitao Jian, Fengpei Yu, Zhijie Deng

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

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MirrorPPR框架，通过修图操作提取器和LoRA模块将示例对中的细微结构修图操作迁移到新图像，并构建大规模数据集MirrorPPR47M实现渐进式学习，显著提升修图质量和身份保持。

Comments Accepted by ECCV 2026. 27 pages

FreqOrtho-SR: Frequency-Guided Orthogonal Expert Learning for Real-World Image Super-Resolution

FreqOrtho-SR：面向真实世界图像超分辨率的频率引导正交专家学习

Minh Son Hoang, Dinh Phu Tran, Quyen Nguyen Duc, Dam Hoang Phuong, Daeyoung Kim

机构 * School of Computing, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院计算机学院） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对真实图像超分辨率中像素保真度与语义质量平衡难、退化多样性适应差的问题，提出FreqOrtho-SR，通过频率引导的LoRA专家混合（FreqMoE）实现退化类型特化，并利用正交梯度投影（OGP）保证像素与语义目标互补学习，在多个基准上取得优异性能。

Comments Accepted at ECCV 2026

RefAlign: Representation Alignment for Reference-to-Video Generation

RefAlign：参考到视频生成的表示对齐

Lei Wang, YuXin Song, Ge Wu, Haocheng Feng, Hang Zhou, Jingdong Wang, Yaxing Wang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院VCIP实验室PCA Lab） ； Baidu Inc.（百度公司） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院PCA Lab） ； College of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RefAlign通过显式对齐DiT参考分支特征与视觉基础模型的语义空间，提升参考生成的准确性与可控性，实验表明其在R2V任务中优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026;Code: https://github.com/gudaochangsheng/RefAlign Project: https://gudaochangsheng.github.io/RefAlign-Page/