图像生成

EmoScene: A Dual-space Dataset for Controllable Affective Image Generation

EmoScene：用于可控情感图像生成的双空间数据集

Li He, Longtai Zhang, Wenqiang Zhang, Yan Wang, Lizhe Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EmoScene数据集，通过双空间编码情感维度与感知属性，提升文本到图像模型对场景语义和情感调制的控制能力。

Beyond Edge Maps: Wavelet-Domain Conditioning for Multi-Adapter Map-to-Satellite Diffusion

超越边缘图：面向多适配器地图到卫星扩散的小波域条件控制

Arisha Prasain

机构 * Tribhuvan University（特里布文大学） ； Pulchowk Engineering Campus（普尔乔克工程校区） 纠错

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

AI总结 本文针对资源匮乏地区卫星底图缺失问题，提出基于OSM栅格地图和SWT子带的多适配器ControlNet扩散框架，在尼泊尔数据集和Pix2Pix基准上验证了其合成卫星图像的有效性。

Comments 10 pages, 5 figures, 3 tables

ControlHair: Synergizing Physics Simulator and Video Diffusion for Controllable Dynamic Hair Rendering

ControlHair：协同物理模拟器与视频扩散实现可控动态毛发渲染

Weikai Lin, Haoxiang Li, Yuhao Zhu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Pixocial Technology（Pixocial技术） 纠错

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

AI总结 研究针对毛发模拟渲染难题，提出ControlHair框架，融合物理模拟器与视频扩散，通过三阶段管道实现可控动态毛发渲染，性能优于基线并展示多种应用。

Comments Accepted to ECCV 2026. 21 pages. Project page: https://linwk20.github.io/controlhair-web

Uniform $L^{\infty}$-Boundedness of Global Attractors for Reaction-Diffusion Equations with Neumann boundary condition in Uniformly Perturbed Non-Smooth Domains

在均匀扰动的非光滑区域中具有诺伊曼边界条件的反应扩散方程全局吸引子的一致\(L^{\infty}\)有界性

Antonio L. Pereira

专题命中 可控生成 ：diffusion(title)

AI总结 研究一族在非光滑区域上具诺伊曼边界条件的半线性抛物方程，通过特定条件建立适定性与吸引子存在性，利用多种方法证明吸引子族\(L^\infty\)一致有界，且在区域体积收敛时关于强\(H^1\)拓扑在\(\mu = 0\)处上半连续。

Comments 27 pages

GCDance: Genre-Controlled Music-Driven 3D Full Body Dance Generation

GCDance：基于音乐的风格控制3D全身舞蹈生成

Xinran Liu, Xu Dong, Shenbin Qian, Diptesh Kanojia, Wenwu Wang, Zhenhua Feng

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Surrey（萨里大学计算机科学与电子工程学院） ； Department of Music and Media, University of Surrey（萨里大学音乐与媒体系） ； Department of Informatics, University of Oslo（奥斯陆大学信息学系） ； Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey（萨里大学视觉、语音与信号处理中心） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University（江南大学人工智能与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GCDance框架，通过音乐和文本条件生成风格化的3D舞蹈，利用文本控制机制和音乐基础模型提升生成质量，实验验证其优于现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Multimedia, 2026

VARPose: Flexible 2D Pose Densification via Visual Autoregressive Modeling for Enhanced 3D Lifting

VARPose：基于视觉自回归建模的灵活2D姿态密集化以提升3D姿态提升性能

Kaiyuan Pu, Tiantian Yang, Dan Zeng

机构 * School of Artificial Intelligence, Sun Yat-sen University（中山大学人工智能学院） ； The Technology Innovation Center for Collaborative Applications of Natural Resources Data in GBA, MNR（自然资源部粤港澳大湾区自然资源数据协同应用技术创新中心） 纠错

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

AI总结 VARPose基于VAR建模，通过GPT分词器和UniSkelar自回归模型实现2D姿态灵活密集化，在3D姿态估计等下游任务上性能优于现有方法且可泛化到新粒度。

Comments ACM MM 2026

Proxy Avatar Meets Low-Rank Caching: Real-Time One-Shot Emotion-Controllable Portrait Animation

代理化身与低秩缓存结合：实时单样本情感可控肖像动画

Haijie Yang, Jindi Bao, Yixuan Dong, Hongliang Zhang, Jian Bi, Hao Tang, Zhenyu Zhang, Jianjun Qian, Jian Yang

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

AI总结 该研究提出结合代理化身与低秩缓存的级联框架，解决音频驱动肖像动画的实时性与情感控制问题，实现了情感表达、身份保留及推理效率的提升。

G-Skin: Learning to Bind 3D Gaussians with Generative Visual Priors

G-Skin：学习结合生成式视觉先验的3D高斯绑定方法

Yuxin Yao, Kendong Liu, Shiqi Zhou, Jiazhi Xia, Junhui Hou

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Central Media Technology Institute, Huawei（华为中央媒体技术研究院） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 本文针对3D高斯资产绑定的难题，提出生成式蒙皮框架G-Skin，利用2D视觉基础模型提炼运动先验构建优化流程，可灵活泛化并优于现有方法。

Geometry-guided Emotion Modulation for Controllable and Photorealistic Emotional Talking Face Generation

几何引导的情感调制用于可控且照片级真实感的情感说话人脸生成

Chenggong Hu, Shaoyin Ma, Yi Wang, Li Sun, Mingli Song, Jie Song

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学宁波全球创新中心） 纠错

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

AI总结 GemTalk框架结合隐式表示与显式几何先验，通过V-AEP、D-GPG和GEM模块，实现情感说话人脸的可控生成，在照片真实感与情感动态上表现优异。

Comments 17 pages, 11 figures

Hand-Object Interaction in the Age of Large Foundation Models:Reconstruction, Generation, and Embodied Transfer

大基础模型时代的手物交互：重建、生成与具身迁移

Weiquan Lin, Yu Deng, Shiyang Liu, Luping Xiao, Xu Tang, Junzhi Yu, Jiaolong Yang, Lei Zhang, Xingyu Chen

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

AI总结 本综述系统梳理大基础模型在手物交互（HOI）领域的应用，建立基础模型子先验分类，分析其在HOI任务与机器人学习中的作用，总结数据集与评估协议并展望未来方向。

3D Scene-Adaptive Trajectory-Controllable Human Image Animation with Camera Movement

3D场景自适应轨迹可控的人体图像动画与相机运动

Deyin Liu, Jicheng Xu, Lin Yuanbo Wu, Xiaowei Zhao, Xiatian Zhu, Zhe Jin, Anjan Dutta

机构 * Engineering Research Center of Autonomous Unmanned System Technology（自主无人系统工程研究中心） ； Ministry of Education（教育部） ； Anhui Provincial Key Laboratory of Security Artificial Intelligence（安徽省安全人工智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Anhui University（安徽大学人工智能学院） ； University of Warwick（沃林格大学） ； Zhejiang Yuexiu University（浙江越秀大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

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

AI总结 提出场景自适应人体动画框架，通过地面自适应3D运动重定向和视角自适应潜在融合机制，实现自然场景中人体运动与相机轨迹的可控视频生成。

Comments Accepted to the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

AtumAI: A Principled Framework for Agentic Generation of Datacenter Control-Plane Policies

AtumAI：一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的原则性框架

Qiushi Lin, Chaojie Zhang, Íñigo Goiri, Aditya Akella, Ricardo Bianchini, Jovan Stojkovic

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 AtumAI是一种用于智能体生成数据中心控制平面策略的框架，通过任务编译器和进化设计循环实现形式化、可迁移、系统化的策略生成，其生成的策略在三类任务上均优于专家基线。

PosterMELD: Multi-Agent Paper-to-Poster Generation for Controllable Design Diversity with Editable Print-Ready Outputs

PosterMELD：面向可编辑打印就绪输出的可控设计多样性多智能体论文转海报生成

Haojie Hu, Chenhao Dang, Yaojia Liu, Hengrui Kang, Conghui He, Weijia Li

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)

AI总结 PosterMELD是模板条件化多智能体海报生成流水线，可导出可编辑PPTX和PNG，在621篇论文实验中PRR达81.3%，成本仅为Codex+Skill的3.5%，性能优于P2P、PosterGen等方法。

Comments 9 pages, 5 figures, and 4 tables. Code and resources are available at https://github.com/Shannon4Science/PosterMELD

FreqNav: Stage-Wise Frequency Routing for Object-Oriented Aerial Vision-Language Navigation

FreqNav：面向面向对象空中视觉语言导航的分阶段频率路由

Yin Tang, Jiawei Ma, Jiahao Li, Hao Zhang, Zhemin Sun, Jianqiao Sun, Deyu Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对现有空中VLN方法的感知干扰问题，提出FreqNav框架，通过动态分配视觉令牌实现分阶段频率路由，提升性能并加快推理速度，验证了其实际应用潜力。