图像生成

DreamShot: Personalized Storyboard Synthesis with Video Diffusion Prior

DreamShot: 基于视频扩散先验的个性化分镜合成

Junjia Huang, Binbin Yang, Pengxiang Yan, Jiyang Liu, Bin Xia, Zhao Wang, Yitong Wang, Liang Lin, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 DreamShot通过视频扩散先验实现可控的多镜头合成，支持文本到镜头和参考到镜头生成，提升叙事连贯性和角色一致性。

Comments Accepted by CVPR2026 as a Highlight paper

Seeing Is No Longer Believing: Frontier Image Generation Models, Synthetic Visual Evidence, and Real-World Risk

看到不再等于相信：前沿图像生成模型、合成视觉证据与现实世界风险

Shuai Wu, Xue Li, Yanna Feng, Yufang Li, Zhijun Wang, Ran Wang

机构 * Lead Researcher（研究员） ； Research Assistant（研究助理） ； Academic Advisor（学术顾问） ； Research Consultant（研究顾问） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(title,abstract)

AI总结 本文探讨前沿图像生成模型带来的合成视觉证据风险，分析其对社会信任的影响，并提出多层面的控制措施以降低现实世界中的潜在危害。

Comments Technical report. 15 figures, 2 tables

AnyStyle: A Single LoRA is Sufficient for Image-Guided Style Transfer

AnyStyle：单个LoRA足以实现图像引导的风格迁移

Yongwen Lai, Chaoqun Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, South China Normal University（华南师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究图像引导风格迁移，指出基于扩散方法存在内容与风格解缠难题。提出AnyStyle框架，采用统一单适配器范式，结合无训练结构引导，提升可控性与稳定性，实验显示性能优。

ReLo-IRR: Reflection-Guided LoRA Framework for Image Reflection Removal

ReLo-IRR：用于图像反射去除的反射引导LoRA框架

Chaoqun Wang, Yuehuan Wei, Haoxiang Cao, Shaobo Min

机构 * School of Artificial Intelligence, South China Normal University（南方科技大学人工智能学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对单图像反射去除问题，提出基于整流流模型的ReLo-IRR框架。设计轻量级估计器预测反射强度描述符，引入时间条件机制，联合建模反射强度和去噪动态，有效抑制不同反射条件。

When Style Similarity Scores Fail: Diagnosing Raw CSD Cosine in Artist-Style Evaluation

当风格相似性评分失效时：诊断原始CSD余弦在艺术家风格评估中的问题

Jörg Frochte

机构 * Bochum University of Applied Sciences（博湖应用科学大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种诊断方法，用于检验对比风格描述符（CSD）的原始余弦是否能作为绝对风格保真度评分。通过实验发现，CSD+方法在不同模型上均能有效减少负差距，提升评估准确性。

Comments 24 pages, 7 figures, 19 tables

ECTraj: Enhanced Consistency Training for Multi-Agent Trajectory Prediction

增强多智能体轨迹预测的一致性模型

Alen Mrdovic, Qingze, Liu, Danrui Li, Mathew Schwartz, Kaidong Hu, Sejong Yoon, Mubbasir Kapadia, Vladimir Pavlovic

机构 * Rutgers University - New Brunswick（罗格斯大学-新不伦瑞克分校） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The College of New Jersey（新泽西学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ECTraj，通过改进训练和条件生成方法，提升多智能体轨迹预测的一致性模型性能，实现更快推理和更准确预测，建立新的基准。

MACS: Measurement-Aware Consistency Sampling for Inverse Problems

MACS：用于逆问题的测量感知一致性采样

Amirreza Tanevardi, Pooria Abbas Rad Moghadam, Seyed Mohammad Eshtehardian, Sajjad Amini, Babak Khalaj

机构 * Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Sharif University of Technology（谢里夫大学） ； Electronics Research Institute（电子研究所） 纠错

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

AI总结 针对逆成像问题，改进一致性采样框架，利用测量一致性机制调控采样随机性，兼顾数据保真与计算效率，实验表明该方法在多指标上有提升，少量采样步就能实现有竞争力或更优的重建质量。