图像生成

Diffusion-Based Multi-Class Normality for OOD Detection: An Application to CDP Authentication

基于扩散的多类正态性用于OOD检测：在CDP认证中的应用

Bolutife Atoki, Iuliia Tkachenko, Bertrand Kerautret, Carlos Crispim-Junior

机构 * CNRS（法国国家科学研究中心） ； INSA Lyon（里昂国立应用科学学院） ； LIRIS, UMR 5205（LIRIS实验室，UMR 5205） 纠错

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

AI总结 提出扩散多类正态性框架，用单一条件ControlNet训练于多类真实CDP，通过重构误差检测伪造，并引入双模板掩码提升性能。

Comments IEEE International Conference on Advanced Visual And Signal-Based Systems, Aug 2026, Lecce, Italy

AnyMatch: Supercharging Universal Multi-Modal Image Matching with Large-Scale Single-View Images

AnyMatch: 利用大规模单视图图像增强通用多模态图像匹配

Meng Yang, Zizhuo Li, Linfeng Tang, Fan Fan, Jiayi Ma

机构 * Electronic Information School, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） 纠错

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

AI总结 提出AnyMatch框架，利用单视图图像生成多模态训练数据，通过单目深度估计、3D重投影、扩散修复和跨模态图像翻译合成几何一致的多视图多模态图像对，构建大规模数据集Any-syn，显著提升多模态匹配网络的泛化性和鲁棒性。

Comments Accepted by ECCV 2026

ECoSim: Data Efficient Fine-Tuning for Controllable Traffic Simulation

ECoSim：面向可控交通模拟的数据高效微调

Yu-Hsiang Chen, Wei-Jer Chang, Yi-Ting Chen, Masayoshi Tomizuka

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出轻量级控制适应框架，通过身份初始化的FiLM层调制中间特征，为预训练的扩散和自回归交通模型添加多模态控制（草图、潜在行为编码和文本），使用不到1%的配对数据实现强可控性。

Comments European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

MEPA: Multi-Scale Representation Alignment for Visual Autoregressive Modeling with Mixture of Experts

MEPA: 基于专家混合的多尺度表示对齐用于视觉自回归建模

Nuoyan Zhou, Zhijun Tu, Lei Yu, Kun Cheng, Jie Hu, Nannan Wang, Xinghao Chen

机构 * State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University（西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 针对视觉自回归模型在多尺度表示学习中的优化冲突和语义传播问题，提出尺度感知的专家混合架构和残差特征聚合方案，提升训练效率和生成质量。

Comments 15 pages, 4 figures, 8 tables, Accepted at ECCV 2026

Rosetta: Composable Native Multimodal Pretraining

Rosetta: 可组合的原生多模态预训练

Xiangyue Liu, Zijian Zhang, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo, Ping Tan

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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

AI总结 提出Rosetta框架，通过动量锚定正交投影（MAOP）实现无损模态扩展，解决多模态预训练中的灾难性遗忘和梯度冲突问题。

ForAug: Mitigating Biases in Image Classification via Controlled Image Compositions

ForAug: 通过受控图像组合缓解图像分类中的偏差

Tobias Christian Nauen, Brian Moser, Federico Raue, Stanislav Frolov, Andreas Dengel

机构 * RPTU University Kaiserslautern-Landau（凯泽斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出ForAug方法，通过将训练图像分解为前景和背景并重新组合，显式控制物体位置、尺度和背景，打破前景-背景相关性，在ImageNet上提升最高6%准确率，并减少捷径学习行为。

Comments v2: DeiT, ablation vs simple copy-paste, v4: more augmentation pipelines, robustness benchmarks, mask quality analysis