图像生成

ADAPT: Attention Dynamics Alignment with Preference Tuning for Faithful MLLMs

ADAPT: 通过偏好调优实现注意力动态对齐以增强多模态大模型的忠实性

Zhiyuan Yao, Zheren Fu, Zhixiao Zheng, Jiajun Li, Yi Tu, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； State Key Laboratory of Communication Content Cognition, People’s Daily Online（人民网传播内容认知国家重点实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 针对多模态大模型生成中的幻觉问题，提出ADAPT框架，通过跨注意力视觉锚点、注意力监督推理和视觉注意力引导DPO直接干预文本到图像的跨注意力动态，在多个基准上将幻觉率降低40%-60%。

Comments Accepted by ECCV 2026

Surrogate-Gated Generation and Foundation-Model Embeddings for Bayesian Materials Design

用于贝叶斯材料设计的代理门控生成与基础模型嵌入

Sk Md Ahnaf Akif Alvi, Jan Janssen, Danny Perez, Douglas Allaire, Raymundo Arroyave

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Max-Planck-Institute for Sustainable Materials（马克斯·普朗克可持续材料研究所） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种代理门控生成方法，利用高斯过程代理对扩散先验生成的晶体结构进行排序筛选，在固定预算下匹配或超越无门控微调性能，并识别出ORB嵌入与高斯过程为最可靠的代理组合。

Diffusing Blame: Task-Dependent Credit Assignment in Biologically Plausible Dual-Stream Networks

扩散责任：生物合理双流网络中的任务依赖信用分配

Yutaro Yamada, Luca Grillotti, Rujikorn Charakorn, Sebastian Risi, David Ha, Robert Tjarko Lange

机构 * Sakana AI 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出模误差路由扩展误差扩散法，在严格遵循戴尔原则的双流兴奋/抑制网络中，实现MNIST 96.7%和CIFAR-10 61.7%的分类性能，并集成PPO在强化学习任务中取得竞争性结果。

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