图像生成

CoQui: A Coordinate-Conditioned Quantum Implicit Generative Adversarial Network for End-to-End Image Generation

CoQui：用于端到端图像生成的坐标条件量子隐式生成对抗网络

Xue Yang, Rigui Zhou, ShiZheng Jia, Dax Enshan Koh, Siong Thye Goh, Young-Wook Cho, YaoChong Li, Xuezhi Ma, Hongyu Chen, Xin Wang

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

AI总结 本研究提出CoQui量子隐式生成对抗网络，通过坐标条件隐式函数学习解决现有QGAN的局限，在更少量子比特下于基准数据集实现优于FRQI、PQWGAN及经典基线的图像生成质量。

Generative Semantic Segmentation via an Observable Semantic-Image Interface and Hierarchical Generator Evidence Alignment

基于可观测语义-图像接口与分层生成器证据对齐的生成式语义分割

Weize Cai, Yongqi Dong, Zhida Shao, Zixin Fu

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

AI总结 提出Semantic Prism框架，通过可观测语义-图像接口与分层生成器证据对齐实现生成式语义分割，在Cityscapes等数据集上提升了分割精度与像素误差排名性能。

Comments 15 pages, 4 figures

simpleposter: A simple baseline for product poster generation

simpleposter: 产品海报生成的一个简单基线

Benlei Cui, Fangao Zeng, Weitao Jiang, Yuwen Zhai, Haiwen Hong, Longtao Huang, Hui Xue, Wenxiang Shang, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出SimplePoster，一种基于修复的简单框架，实现产品外观忠实保留和精确文本布局控制，实验显示其在主体保留率和文本准确性上优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR 2026

A Positivity-Preserving Expectation Scheme for Hamilton--Jacobi--Bellman Equations with Oblique Robin Boundary Conditions

具有斜Robin边界条件的Hamilton--Jacobi--Bellman方程的保正性期望格式

Haoran Xu, Xingye Yue

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对带混合导数的各向异性扩散问题，构造了一种保正性的Hamilton--Jacobi--Bellman方程数值格式，该格式无需对角占优条件和CFL关系即可保持正性，且适用于斜Robin边界条件。