图像生成

Personalized Digital Semantic Communication for Image Transmission with Vision-Language Models

基于视觉语言模型的图像传输个性化数字语义通信

Nan Li, Li Zhou, Haijun Wang, Jun Xiong, Haitao Zhao, Jibo Wei

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

AI总结 针对现有语义通信方案忽略接收端依赖语义的问题，提出整合VLM与LDM的PDSC框架，构建容量受限的个性化语义率失真问题，实验证实其在带宽受限场景下的源语义一致性与个性化表现优于CDDM、MoS等基线。

Comments Accepted by IEEE GLOBECOM 2026

CRAFT: Constrained Reward via Attention Fine-Tuning for Subject Personalization without Composed Targets

CRAFT：无需组合目标的主题个性化的注意力微调约束奖励

Jihun Park, Kyoungmin Lee, Jongmin Gim, Hyeonseo Jo, Jaeyeul Kim, Han Zou, Zhenpeng Zhan, Yan Zhang, Sunghoon Im

机构 * DGIST（大邱科技研究院） ； Baidu, Inc.（百度公司） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出无需组合目标监督的CRAFT框架，通过LoRA适配器微调参考感知MMDiT，仅用1万张参考样本，在XVerseBench上实现图像主题个性化的最先进性能，且可迁移至其他骨干网络。

Comments 20 pages, 8 figures, ACM SIGGRAPH Asia 2026

CForce: Boosting Parallel Decoding for dLLMs via Consistency Forcing

CForce：通过一致性强制提升扩散大语言模型（dLLMs）的并行解码性能

Yuji Ren, Chenkai Xu, Zhuocheng Gong, Jianguo Li, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出CForce方法，通过一致性强制提升dLLMs的并行解码性能，在LLaDA模型上实验证实其在高并行解码预算下可优化速度-质量权衡。