图像生成

UltraFlux: Data-Model Co-Design for High-quality Native 4K Text-to-Image Generation across Diverse Aspect Ratios

UltraFlux：面向多种宽高比的高质量原生4K文本到图像生成的数据-模型协同设计

Tian Ye, Song Fei, Lei Zhu

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散变压器扩展到原生4K多宽高比时出现的位置编码、VAE压缩和优化耦合失效问题，提出数据-模型协同设计的UltraFlux，通过共振2D RoPE、非对抗VAE后训练、SNR感知Huber小波目标和分阶段美学课程学习，在4K分辨率下实现高保真、细节保留的文本到图像生成。

Comments Project Page: https://w2genai-lab.github.io/UltraFlux/

Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation

眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Junyu Lu, Jing Wang, Lanyun Zhu, Qianxiong Xu, Xuhang Chen, Tianrun Chen, Siwei Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。

Are Text-to-Image Models Inductivist Turkeys? A Counterfactual Benchmark for Causal Reasoning

文本到图像模型是归纳主义的火鸡吗？一个用于因果推理的反事实基准

Jiayi Lei, Yuandong Pu, Xingyu Han, Rongpeng Zhu, Jing Xu, Jinyao Wang, Zijian Zhou, Bin Fu, Yuewen Cao, Yihao Liu, Hongsheng Li

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出反事实基准CF-World，通过三个递进层级测试T2I模型在违反现实先验规则下的图像生成能力，发现所有模型在反事实设置下性能急剧下降，原因是模型将世界知识与视觉外观编码为紧密耦合的模式。

Comments 10 pages, 7 figures. Project page: https://github.com/jylei16/CF-World.github.io

Generated Contents Enrichment

生成内容丰富化

Mahdi Naseri, Jiayan Qiu, Zhou Wang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出生成内容丰富化任务，通过显式场景表示丰富稀疏场景描述，再用对抗框架生成语义更丰富、结构连贯的图像。