图像生成

SynSur: An end-to-end generative pipeline for synthetic industrial surface defect generation and detection

SynSur：一种端到端的生成管道用于合成工业表面缺陷的生成与检测

Paul Julius Kühn, Mika Pommeranz, Arjan Kuijper, Saptarshi Neil Sinha

机构 * Fraunhofer IGD（弗劳恩霍夫工业驱动研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SynSur端到端生成管道，结合视觉-语言模型提示、LoRA适应扩散、掩码引导修复和样本筛选，通过合成数据缓解工业缺陷检测数据稀缺问题，并在跨领域迁移中验证其有效性。

Scaling Synthetic-Image Pre-Training for Federated Fine-Tuning of Large Vision Models

扩展用于大型视觉模型联邦微调的合成图像预训练

Qianpiao Ma, Xiaozhu Song, Junlong Zhou, Yue Zeng, Jianchun Liu, Huaqing Tu

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 研究针对联邦微调中资源限制、系统异构性和非IID数据等挑战，提出统一框架FeDiSyn。通过缩放定律、基于扩散的合成图像生成及贡献感知LoRA配置和带宽分配算法，减少训练时间和通信成本，提升训练和准确率。

Comments This paper has been accepted by International Conference on Parallel Processing (ICPP 2026)

ETPDesigner: Multi-Agent Orchestration for Interactive Multimodal Electronic Theater Program

ETPDesigner：用于交互式多模态电子剧院节目的多智能体编排

Mengtian Li, Xinru Guo, Xiaoru Lin, Xiao Rong, Zhifeng Xie, Chaofeng Chen

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Motion Picture Special Effects（上海电影特效工程技术研究中心） ； Institute for Math and AI, Wuhan School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院武汉人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对电子剧院节目设计难题，提出ETPDesigner多智能体框架，能从戏剧脚本合成高质量ETP，通过全局风格锚定机制保证一致性，还实现交互功能，经ETP-Pro基准测试验证了方法在多方面的优越性。

Back to Back with a Copy: A Computational Analysis of AI-Generated Visual Contemporary Art Pastiches

与仿作并肩：人工智能生成的视觉当代艺术模仿作品的计算分析

Anca Dinu, Andreiana Mihail, Andra-Maria Florescu, Claudiu Creanga, Liviu Dinu

机构 * University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

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

AI总结 本文研究更新的生成模型模仿当代艺术作品的能力及不同语言模型中风格评估的多维度一致性。利用五个计算机视觉模型，通过余弦距离捕捉多种特征，对比新旧模型。结果显示新模型语义对齐改进、多样性增加，但浅层特征表现稍弱，还通过艺术家反馈进行情境化。