图像生成

Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis

通过协调智能体流关联异构数据以开展社交媒体分析

Shifu Chen, Dazhen Deng, Zhihong Xu, Sijia Xu, Linyu Qin, Tai-Quan Peng, Yingcai Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Communication, Michigan State University（密歇根州立大学通讯系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出LLM智能体系统SIA，通过协调智能体流关联社交媒体异构多模态数据，采用阶段同步策略挖掘洞见，经评估可发现多样有意义的洞见，为社交媒体分析提供新方法。

Self-sustaining traveling fronts for a model related to bushfires

与丛林大火相关模型的自维持行波前

Serena Dipierro, Enrico Valdinoci, Glen Wheeler, Valentina-Mira Wheeler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对丛林大火蔓延的数学模型，明确大火蔓延或熄灭的条件，发现垂直平移解不存在，而温和或短程核的任意速度行波解始终存在且剖面无界。

Comments 31 pages, 2 figures, accepted version (JDE)

EmoFeedback$^2$: Reinforcement of Continuous Emotional Image Generation via LVLM-based Reward and Textual Feedback

EmoFeedback$^2$：基于LVLM的奖励与文本反馈的连续情绪图像生成强化

Kai Shu, Jingyang Jia, Gang Yang, Long Xing, Xun Chen, Aiping Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(title)；分类 cs.CV

AI总结 EmoFeedback$^2$通过基于LVLM的奖励与文本反馈机制，提升连续情绪图像生成的质量与情绪保真度。

Beyond Visual Ambiguity: Guiding Robust Monocular Depth Estimation in Challenging Scenarios via Detailed Long Captions

超越视觉歧义：通过详细长文本引导具有挑战性场景下的鲁棒单目深度估计

Junrui Zhang, Jiaqi Li, Yiran Wang, Liao Shen, Zhiguo Cao

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对单目深度估计的视觉歧义问题，提出CapDepth框架，通过详细长文本引导，在非朗伯表面和恶劣天气下的深度误差较现有最优方法分别降低25.0%和22.0%。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Generative Relightable Avatars

生成式可重光照虚拟化身

Kunwar Maheep Singh, Christian Theobalt, Rishabh Dabral

机构 * Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息学研究所，萨尔兰信息学园区） 纠错

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

AI总结 提出生成式可重光照虚拟化身（GRA），结合物理光照与概率细化，实现全身人物的自由视角渲染和环境图重光照，在感知质量上优于现有方法。

Comments Project Page: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/GRA/

LeapBot-WA: World-Anchor Action Models via Predictive Latent Alignments

LeapBot-WA：通过预测性潜在对齐实现的世界锚定动作模型

Pei Liu, Nan Zheng, Lang Zhang, Daojie Peng, Yanan Zhang, Feilong Kong, Mingyue Feng, Jiachao Liu, Yaonong Wang, Qifeng Chen, Jun Ma

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对世界动作模型依赖像素级视频生成的瓶颈，提出LeapBot-WA，通过预测性潜在对齐建立新范式，引入ISAE弥合模态差距，设计MoT架构，在多数据集上表现出色，实现高效强大的潜在中心范式及零样本鲁棒性和现实世界迁移。

Boundary condition for phonon distribution functions at a smooth crystal interface and interfacial angular momentum transfer

声子分布函数在光滑晶体界面处的边界条件及界面角动量转移

Yuta Suzuki, Shuntaro Sumita, Yusuke Kato

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出声子在光滑晶体界面处的边界条件，揭示了界面角动量转移机制，阐明了自旋角动量与轨道角动量在声子传输中的作用。

Comments Revised version. Main text (35 pages, 9 figures, 1 table) + supplementary material (4 pages, 2 figures, no tables). This manuscript provides a detailed analysis of an accompanying Letter (latest version of arXiv:2409.08874)

DinoLizer: Separating VAE and Diffusion Artifacts in Generative Inpainting Localization

DinoLizer: 从最佳中学习以实现生成修复的定位

Minh Thong Doi, Vincent Itier, Jan Butora, Jérémie Boulanger, Patrick Bas

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 DinoLizer基于DINOv2改进生成修复中的篡改定位，通过滑动窗口和后处理提升鲁棒性，实现更高的IoU性能。

ZUNA1.1: A more flexible EEG foundation model for Denoising and Super-resolution

ZUNA1.1：一种更灵活的用于去噪和超分辨率的脑电图（EEG）基础模型

Christopher Warner, Jonas Mago, JR Huml, Beren Millidge

机构 * Zyphra 纠错

专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究推出3.8亿参数的EEG基础模型ZUNA1.1，其灵活性远超原模型ZUNA1，在EEG去噪与重建任务中性能达标且显著优于MNE包的球形样条插值，已以Apache 2.0许可开源发布。

Bunraku: Turning a Single Illustration into an Editable Live2D Character

Bunraku：将单张插图转换为可编辑的Live2D角色

Junhao Chen, Jingjia Mao, Dayong Li, Chenghai Li, Saining Zhang, Zhihao Li, Hao Zhao, Yufei Wang, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； SparcAI Inc.（SparcAI公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Bunraku系统，可从单张插图端到端生成可编辑Live2D角色，构建分层扩散与联合位移预测方法，发布首个相关基准Live2D-Bench及8884模型语料库，解决了Live2D模型手动构建效率低的问题。

Comments Project page: https://bunraku-live2d.github.io/

From Synthetic to Real: Toward Identity-Consistent Makeup Transfer with Synthetic and Real Data

从合成到真实：迈向身份一致的化妆转移的合成与真实数据

Yue Yu, Jiayu Wang, Jiajia Shi, Zhiyu Tan, Hao Li, Jingjing Chen

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ConsistentBeauty和RealBeauty方法，通过合成数据筛选和强化学习提升化妆转移的逼真度与身份一致性，并建立多样化基准测试以评估模型在复杂真实场景中的性能。

ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification

ID-Guard：一种通过破坏身份特征来对抗面部操纵的通用框架

Zuomin Qu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Qian Wang, Xiaochun Cao

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

AI总结 本研究针对面部操纵滥用的问题，提出ID-Guard通用框架，通过身份破坏模块生成跨模型可迁移扰动，可防御多种操纵模型并集成到其他任务中。

Belief Coevolution in a Social Network of Generalist and Specialist Large Language Models

通用型与专家型大语言模型组成的社交网络中的信念协同演化

Germans Savcisens, Samantha Dies, Courtney Maynard, Tina Eliassi-Rad

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库尔计算机科学学院） ； Network Science Institute, Northeastern University（东北大学网络科学研究所） ； Santa Fe Institute（圣塔菲研究所） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出CoevolveSim框架，模拟通用型与专家型LLM组成的社交网络中信念扩散，发现专家型LLM可显著提升共识转变幅度，模拟多智能体LLM系统信念扩散需多样化底层LLM。

Comments 33 pages (14 pages of main text), 7 figures, 14 tables

LU-500: A Logo Benchmark for Concept Unlearning

LU-500：用于概念遗忘的标志基准

Keyu Li, Jin Gao, Jialing Zhang, Dequan Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究文本到图像模型中概念遗忘里公司标志未被充分研究的问题，引入LU-500基准及多粒度协议，通过实验评估多种方法，分析ProLU基线，指出未来标志遗忘或需空间感知控制。

Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline

面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型

Haiyang Li, Yaxiong Wang, Shengeng Tang, Yuchen Zhang, Lianwei Wu, Lechao Cheng, Liu Liu, Chaofeng Dong, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。

Latent-Kernel Discrete Flow Maps for Few-Step Generation

用于少步生成的隐核离散流图

Mansoor Ahmed, Yue-Tsz Fan, Hemanth Venkateswara, Murray Patterson

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出隐核离散流图（LKF）模型，通过共享隐变量绑定分解组件实现少步生成，在两个文本基准上较似然基线提升困惑度2.1-3.3倍，M=8时优于现有少步采样器

ReGenVC: End-to-End Real-Time Generative Video Coding at Ultra-Low Bitrate

ReGenVC：超低位率下的端到端实时生成式视频编码

Zheyuan Zhang, Johnson Wu

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReGenVC是首个结合超低位率编码与实时解码的端到端生成式视频编解码器，通过技术优化实现24 fps输出，内存占用显著降低。

Comments 12 pages, 5 figures, 5 tables

EgoGVAE: Ego-body Mesh Reconstruction via Guided Variational Autoencoder

EgoGVAE：基于引导变分自编码器的自我身体网格重建

Jaehun Jung, Wonjun Kim

机构 * Konkuk University（建国大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对仅用头部姿态重建全身网格的难题，提出EgoGVAE方法，通过引导变分自编码器实现一步采样，推理速度比扩散方法快50倍以上，在基准数据集上提升了重建性能。

Comments 18 pages, 6 figures, Accepted to ECCV 2026

DexDirect: Direct Kinesthetic Arm Guidance for Efficient Dexterous Demonstration Collection

DexDirect：用于高效灵巧演示采集的直接运动学手臂引导

Beom Jun Kim, Shiu-Jen Wang, Jonathan Liu, Alvin Zhu, Quanyou Wang, Hanzhang Fang, Feng Xu, Mingzhang Zhu, Yuchen Cui, Dennis W. Hong

机构 * UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出DexDirect方法，结合直接运动学手臂引导与视觉手部重定向，采集灵巧操作演示的效率更高、认知负荷更低，训练的扩散策略在立方体抓取任务上达到90%成功率。

Comments 8pages, 6 figures

Fermi-level mediated acceleration of flash sintering of oxide ceramics

费米能级介导的氧化物陶瓷快速烧结加速

Qin-Kun Li, Evgeni S. Penev, Boris I. Yakobson

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨氧化物陶瓷快速烧结中原子层面机制，用第一性原理计算，揭示YSZ中缺陷电荷补偿使费米能级上移加速阳离子迁移，如Zr空位电荷转变降低扩散势垒，该机制可推广，对FS技术理论有重要意义。