图像生成

Kontinuous Kontext: Continuous Strength Control for Instruction-based Image Editing

连续上下文：基于指令的图像编辑的连续强度控制

Rishubh Parihar, Or Patashnik, Daniil Ostashev, R. Venkatesh Babu, Daniel Cohen-Or, Kuan-Chieh Wang

机构 * Snap Research ； Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； IISc Bangalore（班加罗尔IISc） 纠错

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

AI总结 研究基于指令的图像编辑中编辑强度控制问题，提出连续上下文模型，通过扩展先进模型并引入标量编辑强度，训练轻量级投影网络，合成多样数据集，实现对多种图像编辑操作的编辑强度统一细粒度控制。

Comments Project Page: https://snap-research.github.io/kontinuouskontext/, Accepted at CVPR 2026

Image Editing Models are Numerical Solvers

图像编辑模型是数值求解器

Ulysse Mizrahi

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 研究预训练生成式图像编辑模型能否为数值模拟提供通用接口，通过既定求解器监督，将相同架构和协议应用于多种方程，结果显示该模型可表示多样物理映射，还识别了相关基本约束。