图像生成

Decoupled Illumination Priors for Spatially Controllable Multi-View Indoor Scene Relighting

用于空间可控多视图室内场景重光照的解耦光照先验

Chenjian Gao, Linning Xu, Tianfan Xue

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

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

AI总结 研究室内场景重光照问题，提出Lume-Palette框架，通过将重光照解耦为光照蒸馏和投射两阶段，并引入不对称多视图条件策略，实现了逼真、空间可控且多视图一致的重光照效果。

CtrlVTON: Controllable Virtual Try-On via Visual-Instance-Prompt Segmentation

CtrlVTON：通过视觉实例提示分割实现可控虚拟试穿

Seungyong Lee, Hyun Jun Jang, Sangoh Kim, Sungjoon Park

机构 * NXN Labs（NXN实验室） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决虚拟试穿中用户对服装穿着方式控制不足的问题。提出通过VIP - SAM解决视觉实例提示分割，引入CtrlVTON可控框架，将试穿转为图像编辑问题并添加分割掩码控制布局。二者在各自任务达先进水平，CtrlVTON能更忠实地遵循用户布局且保证服装逼真度。

Comments 13 + 17 pages, 20 figures

Video Generation Models are General-Purpose Vision Learners

视频生成模型是通用视觉学习者

Letian Wang, Chuhan Zhang, Rishabh Kabra, Jasper Uijlings, Steven Waslander, Andrew Zisserman, Joao Carreira, Kaiming He, Misha Andriluka, Eduard Gabriel Bazavan, Andrei Zanfir, Cristian Sminchisescu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究探讨计算机视觉中实现通用模型的催化剂，提出大规模文本到视频生成是预训练范式。介绍GenCeption模型，利用视频生成扩散主干定义感知模型。实验表明该模型在多任务中性能领先，有数据效率优势且具涌现行为，为通用视觉智能提供基础路径。

Comments ECCV 2026