图像生成

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