图像生成

Simile Understanding in Text-to-Image Models: An Evaluation Framework

文本到图像模型中的明喻理解：一个评估框架

Luecheng Wang, Shintaro Ozaki, Hidetaka Kamigaito, Katsuhiko Hayashi, Jingun Kwon, Manabu Okumura, Taro Watanabe

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所） ； Chungnam National University（忠南国立大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像模型常混淆明喻喻体与本体的问题，提出含受控数据集、YOLO指标及Diffusion Lens分析的评估框架，实验发现模型存在字面化失败模式并讨论了缓解策略。

Comments Accepted as a full paper at ACM Multimedia 2026

ToolArtist: Tool-Using Unified Multimodal Models for Agentic Image Generation

ToolArtist：用于智能体图像生成的工具使用统一多模态模型

Jiahao Zhao, Xiaomin Yu, Zhongxiang Sun, Fengwei Teng, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Jun Xu, Shuicheng Yan

机构 * RUC（中国人民大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCD（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ToolArtist，一种全智能体图像生成模型，通过后训练UMM实现，采用RAD-GRPO方法优化，将完整开放世界图像生成过程置于智能体控制下，性能优于部分控制方案。