图像生成

Text-to-Image Generation for Projector-Camera System Registration

用于投影仪-相机系统配准的文本到图像生成

Xinyu Chen, Yuqi Li, Jiabao Li, Pinyan Tang, Chong Wang, Aditi Majumder

机构 * Ningbo University（宁波大学） ； University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） 纠错

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

AI总结 针对投影仪-相机系统配准中现有方法的局限，提出基于深度神经网络的方法，从文本提示生成自然图像，增强配准精度，经实验验证该方法实用有效。

One Framework for All: Cross-Modal Membership Inference for Generative Models

一框架适用于所有：生成模型的跨模态成员推理

Dayong Ye, Tainqing Zhu, Kun Gao, Junhao Liu, Yichuan Chen, Shuai Zhou, Hengzhu Liu, Bo Liu, Wanlei Zhou

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)

AI总结 研究生成模型的跨模态成员推理问题，基于生成模型输出分布可近似训练数据分布的特性，在共享嵌入空间建模，通过似然比测试推理，贡献统一框架，性能优于现有方法。

XPlainVerse: A Million-Scale Benchmark for Explainable Deepfake Detection

XPlainVerse：用于可解释深度伪造检测的百万规模基准测试

Abhijeet Narang, Kartik Kuckreja, Shreya Ghosh, Muhammad Haris Khan, Jianfei Cai, Abhinav Dhall

机构 * Monash University（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆斯林人工智能研究所） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对深度伪造检测模型解释缺乏视觉依据的问题，引入XPlainVerse基准测试，含百万图像及多阶段验证流程，提出新评估指标，能支持可信赖、可解释模型的研究。

Taming I2V models for Image HOI Editing: A Cognitive Benchmark and Agentic Self-Correcting Framework

驯服I2V模型用于图像HOI编辑：认知基准与智能体自校正框架

Jiayi Gao, Qingchao Chen, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University, Beijing, China（王轩计算机技术研究所，北京大学，北京，中国） ； National Institute of Health Data Science, Peking University, Beijing, China（国家健康数据科学研究院，北京大学，北京，中国） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HOI-Edit基准和SCPE框架，利用I2V模型的时间生成能力进行动态人-物交互编辑，通过自校正提示迭代优化，实现与SOTA竞争的性能。

EmCom-Diffusion: Probing Visual Reflection in Emergent Languages via Image Generation

EmCom-Diffusion：通过图像生成探究新兴语言中的视觉反射

Haruumi Omoto, Tadahiro Taniguchi

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto, Japan（京都大学信息学研究科） ； Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University, Shiga, Japan（立命馆大学科学技术研究机构） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,title_cn)；image generation(title)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究新兴语言编码输入视觉内容程度的问题，提出EmCom-Diffusion框架，直接测量视觉反射，通过微调文本到图像扩散模型，以重建图像与原图的感知相似性评分，验证其优于现有指标。

FairFlow: Demystifying and Mitigating Stereotype Bias in Text-to-Image Diffusion Transformers

FairFlow：揭开文本到图像扩散变换器中刻板印象偏差的面纱并减轻其影响

Chen Chen, Yuanmin Huang, Zhenfei Zhang, Mi Zhang, Xiaohan Zhang, Yun Xiong, Xiaoyu You, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China University of Science and Technology（华东理工大学） 纠错

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

AI总结 研究文本到图像扩散变换器中刻板印象偏差问题，通过机理分析找到偏差根源，提出FairFlow框架，能有效中和刻板印象偏差，实现公平与保真平衡，且推理开销小、对复杂提示鲁棒。

Comments 15 pages, 11 figures

DICT: Data Injection and Contrastive Trajectory Refinement for Conditional Image Generation with Diffusion Models

DICT：用于扩散模型条件图像生成的数据注入和对比轨迹细化

Chunnan Shang, Xin Zhang, Zhizhong Wang, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(title,abstract)；diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对条件图像生成，提出DICT方法。通过数据注入将噪声扰动条件信号融入早期去噪阶段，结合对比轨迹细化，在统一扩散框架下提升生成质量，且无需引入任务相关架构，跨任务转移效果好。

Comments Accepted by ECCV 2026

PixGS: Pixel-Space Diffusion for Direct 3D Gaussian Splat Generation

PixGS: 像素空间扩散用于直接三维高斯泼溅生成

Cao Duy, Phong Nguyen-Ha

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出单阶段管道PixGS，利用像素空间扩散从文本或图像直接生成高质量3D高斯泼溅，避免潜在压缩伪影，并引入表面法线、深度和高频结构监督，在单张A100 GPU上1秒内生成，性能超越现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

Erasing Without Collateral Damage: Precise Concept Removal in Diffusion Models

无附带损害擦除：扩散模型中的精确概念移除

Parth Upman, Nishita Jain, Shreyank N Gowda

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对无训练概念擦除易损害相关非目标概念的问题，提出CARE闭式算子，在交叉注意力值空间实现精确擦除，无模型微调，可更好保留非目标概念。

LILAC: Layer-Wise Independent LoRAs and Cascaded Conditioning for Multi-Concept Customization of Diffusion Models

LILAC：用于扩散模型多概念定制的分层独立LoRAs和级联条件处理

Marian Lupascu, Sebastian Ripa, Mihai Trascau, Mariana-Iuliana Georgescu, Ionut Mironica

机构 * Adobe Research, Romania（罗马尼亚Adobe研究院） ； Department of Computer Science, University of Bucharest, Romania（罗马尼亚布加勒斯特大学计算机科学系） ； International Computer High School of Bucharest, Romania（罗马尼亚布加勒斯特国际计算机高中） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究个性化文本到图像扩散模型渲染特定主题的难题，提出LILAC框架，通过分层独立训练低秩适配器并级联条件处理，避免参数干扰，无需联合训练，线性扩展且与主干无关，效果良好。

Comments 19 pages, 8 figures

Flash-BoN: Instant Drafts for Inference-Time Scaling in Diffusion Models

Flash-BoN：扩散模型推理时缩放的即时草稿

Ruchit Rawal, Reza Shirkavand, Sayak Paul, Yuxin Wen, Heng Huang, Yizheng Chen, Tom Goldstein, Gowthami Somepalli

机构 * University of Maryland, College Park（美国马里兰大学帕克分校） ； Hugging Face（拥抱脸） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究文本到图像生成推理时缩放，对比简单BoN与引导搜索方法，发现简单BoN在实际评估中表现良好。提出Flash-BoN，结合多种加速方法生成草稿候选，经多阶段验证选最有潜力的优化，在多基准和模型规模下优于基线。

How Do Diffusion Classifiers Decide? A Bias-Centric Evaluation

扩散分类器如何做出决策？以偏差为中心的评估

Saba Fathi, Fardin Ayar, Maryam Abdolali, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada, Mahdi Javanmardi

机构 * K. N. Toosi University of Technology（伊朗科技大学） ； Amirkabir University of Technology（伊朗阿米尔卡比尔理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究扩散分类器如何决策，通过ASOB-Bench从属性绑定、大小顺序偏差和背景依赖三维度评估，发现其偏差特征与视觉语言模型不同，为构建更稳健模型提供指导。

Mixture-of-Gaussians-Guided Schedule Design for Brownian Bridge Diffusion Models

用于布朗桥扩散模型的高斯混合引导调度设计

Ron Levi, Michael Elad

机构 * Technion, Israel（以色列理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究为布朗桥扩散模型开发调度设计框架，基于高斯混合先验分析其反向动力学，得出理想后验和去噪器，据此制定两个调度设计目标，揭示权衡并证明通用调度存在，实验验证其价值。

Comments 66 pages, 10 figures

Efficient bias mitigation in T2I diffusion models using Concept Graphs

使用概念图在文本到图像扩散模型中有效减轻偏差

Mansi, Avinash Kori, Francesco Leofante

机构 * Department of Computing Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究文本到图像扩散模型偏差问题，提出基于概念图对齐的CO-ALIGN方法，在模型内部概念本体上操作，能有效减轻偏差并保留生成完整性，性能优于现有技术。

A Decomposable Probe for Few-Step Diffusion Models: Prompt, Latent, and Score Selectivity across Backbone Families and Distillation Paradigms

用于少步扩散模型的可分解探测器：跨主干家族和蒸馏范式的提示、潜在和分数选择性

Patrick Mu Haojie

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究少步蒸馏扩散模型质量差距，用可分解探测器沿三层在三种模式六种强度下注入扰动，报告选择性比率。结果表明不同层读取不同因素，潜在层是整流流主干的近二元探测器。

Comments 18 pages, 3 figures

Attention Dynamics in Diffusion Models: A Visual Analytics Framework for Human-AI Collaboration

扩散模型中的注意力动态：用于人机协作的视觉分析框架

Yiran Xiao, George Legrady

机构 * University of California, Santa Barbara（美国加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对扩散模型语义结构难以解释问题，提出视觉分析框架，通过整合定量测度与数据驱动阶段识别，对注意力动态进行结构化分析，助力人机协作。

UNITY: Attention Flow Networks for Adaptive Conditioning in Diffusion

UNITY: 用于扩散模型中自适应条件化的注意力流网络

Aryan Das, Koushik Biswas, Moloud Abdar, Vinay Kumar Verma

机构 * VIT Bhopal, India（印度VIT布巴尔学院） ； IIIT Delhi, India（印度德里理工学院） ； The University of Queensland, Australia（澳大利亚昆士兰大学） ； IIT Kanpur, India（印度坎普尔理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UNITY，一种两阶段训练范式，通过可变形注意力流网络实现多模态条件共享与专化，在保持图像保真度的同时显著降低推理延迟和内存消耗。

Comments Acccepted in ECCV 2026

Benign Overfitting Does Not Occur in Diffusion Models

扩散模型中不存在良性过拟合

Tyler Farghly, Benjamin Dupuis, Alain Durmus, Umut Simsekli

机构 * INRIA - École Normale Supérieure - PSL Research University - CNRS（INRIA-巴黎高等师范学院-PSL研究大学-CNRS） ； École Polytechnique - CMAP - IP Paris（巴黎高等理工学院-CMAP-IP巴黎） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)

AI总结 该研究证明扩散模型不存在良性过拟合与双下降现象，其泛化由分数时间平滑性、早停等特有机制主导，区别于传统深度学习的泛化规律。

ART for Diffusion Sampling: Continuous-Time Control and Actor-Critic Learning

ART 用于扩散采样：连续时间控制与 Actor-Critic 学习

Yilie Huang, Wenpin Tang, Xun Yu Zhou

机构 * Department of Applied Mathematics, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学应用数学系） ； Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运筹学系） ； Data Science Institute, Columbia University（哥伦比亚大学数据科学研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)

AI总结 提出自适应重参数化时间 (ART) 方法，将扩散采样的时间步分配建模为连续时间控制问题，并通过强化学习求解，以自适应学习采样时间表，提升样本质量。

Comments 36 pages, 14 figures, 8 tables

Piecewise Dynamic Diffusion Regularization for Reconstruction of Cardiac Cine MRI

用于心脏电影MRI重建的分段动态扩散正则化方法

Florian Fürnrohr, Reinhard Heckel

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对实时心脏电影MRI严重欠采样与运动导致的重建难题，提出PDDR方法，分段融合时空扩散先验，实现高效高质量重建，性能优于现有方法。

Steering Optimisation Trajectories in Diffusion Representation Learning

引导扩散表示学习中的优化轨迹

Rajat Rasal, Avinash Kori, Tian Xia, Ben Glocker

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究探究扩散自编码器图像质量相近但潜在结构差异大的成因，提出SteeringDRL方法，通过门控残差U-Net和噪声水平课程引导优化，提升表示质量并降低种子敏感性。

Last-Meter Precision Navigation for UAVs: A Diffusion-Refined Aerial Visual Servoing Approach

无人机的最后一米精确导航：一种扩散细化的空中视觉伺服方法

Yaxuan Li, Jiarui Zeng, Shaofei Huang, Zhedong Zheng

机构 * FST and ICI, University of Macau（澳门大学科技学院及资讯与通信技术研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究无人机最后一米精确导航，提出DreamNav框架，先粗估计旋转，再用预训练世界模型模拟未来视觉观测选轨迹，贡献PairUAV基准测试，实验表明DreamNav性能优。

EMPURPLE: A Free Lunch for Diffusion Distillation based on the Information Bottleneck

EMPURPLE：基于信息瓶颈的扩散蒸馏免费午餐

Zilai Li, Lujia Bai

机构 * University of Nottingham（诺丁汉大学） ； Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究扩散模型推理成本高问题。通过PAC-style泛化界分析原因，提出无需训练的EMPURPLE减少中间潜在分布不匹配，提升FID，该方法与模型无关，在多个模型上效果显著。

Comments 20 pages,2 figures, conference

CineMobile: On-Device Image-to-Video Diffusion for Cinematic Camera Motion Generation

CineMobile：用于电影级相机运动生成的设备端图像到视频扩散

Xuyao Huang, Zelai Deng, Xu Wang, Xizhong Xiao, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nankai University（南开大学） ； Transsion（传音） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对移动设备图像到视频创作需求，提出CineMobile。采用蒸馏引导剪枝、扩散蒸馏与强化学习优化及混合后训练量化策略，在保持视觉质量的同时大幅加速生成，证明其在移动图像到视频创作中的实用性。

Self-Improving Diffusion Classifiers with Minority Preference Optimization

通过少数偏好优化实现自我改进的扩散分类器

Hyunsoo Kim, Jungmyung Wi, Soobin Um, Donghyun Kim, Suhyun Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kook Min University（国民大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究发现扩散分类器感知偏向多数区域，提出MiPO方法，利用少数偏好奖励微调预训练扩散模型，无需额外图像数据等，经实验验证可缓解偏差并提升零样本扩散分类性能。

Comments ECCV 2026

IPDiff: Diffusion-driven ORSI Salient Object Detection with Information Reconstruction and Multi-Prior Guidance

IPDiff：基于信息重构和多先验引导的扩散驱动光学遥感图像显著目标检测

Gongyang Li, Zhen Bai, Runmin Cong, Dan Zeng, Weisi Lin, Xiao-Ping Zhang

机构 * School of Communication and Information Engineering, Shanghai University（上海大学通信与信息工程学院） ； Department of Medical Equipment, the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University（郑州大学第一附属医院医学装备部） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Ubiquitous Data Enabling, Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院深圳泛在数据赋能重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出IPDiff，一种基于独特动态优化策略的扩散驱动光学遥感图像显著目标检测方法，通过提取多先验信息，在去噪网络中迭代去噪生成显著图，并经混合损失函数监督训练，性能优于46种先进方法。

Comments 22 pages, 8 figures, accepted by IJCV 2026

EPRA U-Net: An Efficient Pyramid Residual Attention Framework for Accurate Infarct Segmentation in Diffusion-Weighted MRI

EPRA U-Net：一种用于扩散加权磁共振成像中准确梗死分割的高效金字塔残差注意力框架

Hasan Ulutas, Muhammet Emin Sahin, Mustafa Fatih Erkoc, Esra Yuce, Turker Tuncer, Sengul Dogan, Serkan Kiranyaz

机构 * Yozgat Bozok University（亚兹加特博兹克大学） ； Izmir Bakircay University（伊兹米尔巴克伊大学） ； Queen Mary’s Digital Environment Research Institute (DERI)（皇后玛丽数字环境研究 institute (DERI)） ； Firat University（费拉特大学） ； Qatar University（卡塔尔大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出EPRA U-Net用于DWI图像梗死分割，用基于EfficientNet的编码器提取特征，集成多种模块并采用双注意力机制，用Tversky损失函数，实验表明其性能优于其他模型。

Comments 25 pages, 13 figures, 10 tables

Flex-Forcing: Towards a Unified Autoregressive and Bidirectional Video Diffusion Model

Flex-Forcing：迈向统一的自回归和双向视频扩散模型

Xinyin Ma, Julius Berner, Chao Liu, Arash Vahdat, Weili Nie, Xinchao Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对现有视频生成方法推理范式僵化的问题，提出Flex-Forcing框架。核心是灵活分块机制，可依设备预算灵活分块，跨块双向推理与块内自回归生成，实验表明该框架提升了视频质量、稳定性并加快推理速度。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/genair/flex-forcing

Handwriting Trajectory Recovery with Diffusion Models

使用扩散模型进行手写轨迹恢复

Hiroki Nagamatsu, Shoji Toyota, Seiichi Uchida

机构 * Kyushu University（九州大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个基于扩散模型的框架用于从离线手写图像恢复在线笔轨迹，将其作为图像条件生成任务，用去噪扩散模型采样轨迹，实验验证该方法能准确恢复复杂多笔画字符，提升指标并具笔画顺序倾向及泛化能力。

SNR-Adaptive Unified Diffusion for Multi-Task Medical Image Segmentation

用于多任务医学图像分割的信噪比自适应统一扩散

Jiahao Liu, Hang Wei, Shuai Wu

机构 * School of Telecommunications Engineering, Xidian University（西安电子科技大学通信工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究解决临床心脏成像模型冗余及知识共享问题，提出统一扩散分割框架UniT-Diff，通过特定机制化解冲突，在多基准测试中超越独立训练的特定任务基线。

Comments Accepted to IEEE SMC 2026. 6 pages, 15 figures