图像生成

SeFi-Image: A Text-to-Image Foundation Model with Semantic-First Diffusion

SeFi-Image: 一种基于语义优先扩散的文本到图像基础模型

Ruoyu Feng, Jinming Liu, Yuqi Wang, Xin Cheng, Boyuan Liu, Shanglin Li, Hanshen Zhu, Wenfeng Lin, Mingyu Guo, Xin Jin

机构 * SeFi Team（SeFi 团队） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SeFi-Image，一种基于语义优先扩散的文本到图像基础模型，在1B、2B和5B参数规模上训练，仅用125K A800 GPU小时（约Z-Image的10-20%计算量）即达到与Qwen-Image和Z-Image相当或更优的性能，并在多个基准测试中表现优异。

OmniPhys: Knowledge-Graph-Driven Benchmarking and Collective Optimization for Physical Commonsense in Text-to-Image Generation

OmniPhys：文本到图像生成中物理常识的知识图谱驱动基准测试与集体优化

Yajing Xu, Yarong Lan, Jiaoyan Chen, Yichi Zhang, Jeff Z. Pan, Mingchen Tu, Zhizhen Liu, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对文本到图像模型常违反物理常识及现有基准测试不足等问题，引入基于物理知识图谱的OmniPhys基准测试，提出OmniPrompt迭代框架，经对12个模型评估，显著提升了物理一致性。

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Harm is not Universal: Community-Specific Toxicity Detection is Urgently Needed

危害并非普遍存在：迫切需要针对特定社区的毒性检测

Xinnuo Xu, Anja Thieme, Daniela Massiceti, Ioana Tanase, Rita Marques, Melanie Fernandez Pradier, Martin Grayson, Camilla Longden, Cecily Morrison

机构 * Microsoft Research Cambridge, UK（英国剑桥微软研究院） ； Microsoft Paris, France（法国巴黎微软） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究指出文本到图像生成的通用毒性检测方法不能保护边缘化社区，主张特定社区毒性检测（CTD）。通过与专家合作制定指南，利用图像数据集实验表明现有模型表现不佳，基于提示的方法和参数高效微调可提升性能，但CTD性能仍远低于通用检测，需持续研究。

Comments 18 pages, under review

Architectural Backdoors in Vision-Language Model Supply Chains via Representation Steering

通过表示引导在视觉语言模型供应链中植入架构后门

Maria Rosaria Briglia, Igor Maljkovic, Antonio Emanuele Cinà, Luca Oneto, Iacopo Masi, Fabio Roli

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)

AI总结 研究视觉语言模型供应链安全问题，提出通过表示引导植入架构后门的攻击方法，该方法不影响训练数据等，通过触发控制模型表示转向攻击者目标，评估表明其损害模型多项性能，还提出审计防御方法。

OrganLens: Organ-Specific Representation Learning for CT Foundation Models

OrganLens：用于CT基础模型的器官特异性表征学习

Zhixuan Ge, Anqi Li, Sadeer Al-Kindi, Hanwen Xu, Wei Qiu

机构 * Rice University（莱斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对CT检查中特定器官表征需求，提出OrganLens通过自监督学习，用器官标识调节共享编码器，经器官特异性蒸馏等方法获取器官特异性表征，在多数据集评估中提升指标，提供了可扩展方法和 reusable 框架。

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