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视觉与机器人

图像生成

图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-07-15 至 2026-07-15 共收录 5 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 可控生成 5 篇

2607.06058 2026-07-15 quant-ph 版本更新 71%

SQGen: Structured Quantum Image Generation with Latent-Modulated Quantized Tensor Trains

SQGen:基于潜变量调制量化张量列车的结构化量子图像生成

Guang Lin, Qibin Zhao

专题命中 可控生成 :image generation(title)

AI总结 研究旨在解决NISQ硬件上直接从量子系统生成图像的问题,核心方法是提出基于潜变量调制量化张量列车的SQGen,主要贡献为能稳定训练,端到端生成图像且无需经典解码器,在真实量子硬件上有可行性。

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2607.12206 2026-07-15 cs.CV cs.GR 新提交 62%

RegHead: Non-Humanoid Head Blendshapes via Feed-Forward Registration

RegHead:通过前馈配准生成非拟人头部混合形状

Jiahao Luo, Hao Zhang, Jianqi Chen, Yijie He, Jiaxu Zou, Michael Vasilkovsky, Sergei Korolev, Sergey Tulyakov, Chaoyang Wang, Peter Wonka, James Davis, Jian Wang

机构 * UCSC(加州大学圣克鲁兹分校) UIUC(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) KAUST(阿卜杜拉国王科技大学) Snap Inc.(Snap公司)

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

AI总结 针对非拟人头部头像构建语义混合形状集成本高的问题,提出含大规模数据集、特定运动表示及快速前馈配准模型的RegHead框架,实验表明其生成表情网格保真度高、速度快,还能实现实时重定向。

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2607.12433 2026-07-15 cs.CV cs.AI 新提交 57%

ARDepth: Auto-regressive Monocular Depth Estimation with Progressive Visual Conditioning

ARDepth:基于渐进视觉条件的自回归单目深度估计

Zijie Wang, Wei Zhang, Weiming Zhang, Xiao Tan, Weikai Chen, Xiaoxu Li, Guanbin Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University(中山大学计算机科学与工程学院) Shenzhen Loop Area Institute(深圳河套学院) 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) Baidu Inc.(百度公司) LightSpeed Studios, Tencent America(美国光速工作室,腾讯) School of Computer Science and Artificial Intelligence, Lanzhou University of Technology(兰州理工大学计算机科学与人工智能学院)

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

AI总结 研究单目深度估计问题,提出ARDepth方法,将其作为结构化自回归生成任务,通过尺度渐进条件和语义感知引导,逐步构建深度表示,实现跨尺度结构一致的深度预测,验证了自回归生成是几何建模的有前景范式。

Comments Under review

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2607.12456 2026-07-15 math.AP math.OC 新提交 50%

The regional control of a fractional spatio-temporal SIR model

分数阶时空SIR模型的区域控制

Sofwah Ahmad

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)

AI总结 研究有界区域上含分数阶扩散的非线性时空流行病学模型的区域最优控制问题,考虑疾病传播及两种控制方式,建立解的性质,证明最优控制存在并推导条件,发现集中接种疫苗可减轻疾病传播,给出数值模拟。

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2605.27947 2026-07-15 cs.RO 版本更新 50%

SANTS: A State-Adaptive Scheduler for World Action Models

SANTS:面向世界动作模型的状态自适应调度器

Yirui Sun, Guangyu Zhuge, Keliang Liu, Jie Gu, Xinyu Bing, Zhongxue Gan, Chunxu Tian

机构 * Fudan University(复旦大学) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Deep Computing Era Technology Co., Ltd(深计算时代科技有限公司)

专题命中 可控生成 :diffusion(abstract)

AI总结 提出状态自适应噪声轨迹调度器(SANTS),通过根据视频状态动态选择去噪深度来优化视频到动作的扩散策略,在保持控制性能的同时大幅降低推理延迟。

Comments 17 pages, 5 figures, 8 tables. Project page: https://advanced-robotics-lab.github.io/SANTS/

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