图像生成

MIEScore: Human-Aligned Evaluation for Multi-Source Image Editing

MIEScore：面向多源图像编辑的人类对齐评估方法

Zitong Xu, Huiyu Duan, Xinyun Zhang, Weifei Xiong, Tianyi Zheng, Xiongkuo Min, Qiang Hu, Zhengxue Cheng, Bo Li, Guangtao Zhai

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 针对多源图像编辑（MIE）缺乏人类对齐评估基准的问题，研究构建了首个MIE基准MIE-Bench，并提出基于MLLM的评估模型MIEScore，其对齐人类偏好性能最优且泛化性良好。

ResEdit: Residual embeddings for precise generative image editing

ResEdit：用于精确生成式图像编辑的残差嵌入

Ahmet Canberk Baykal, Valentin Deschaintre, Yannick Hold-Geoffroy, Michael Fischer, Anna Frühstück, Cengiz Öztireli, Iliyan Georgiev

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出残差图像编码作为额外条件，结合梯度反转优化策略，在保持图像身份和全局一致性的同时实现高保真精确编辑。

Comments Accepted to the EGSR 2026 journal track

Journal ref Computer Graphics Forum 45(4), e70551 (2026)

VDE Bench: Evaluating The Capability of Image Editing Models to Modify Visual Documents

VDE Bench: 评估图像编辑模型对视觉文档进行修改的能力

Hongzhu Yi, Yujia Yang, Yuanxiang Wang, Tong Li, Zhenyu Guan, Tianyu Zong, Jiahuan Chen, Chenxi Bao, Tiankun Yang, Haopeng Jin, Yixuan Yuan, Xinming Wang, Tao Yu, Ruilin Gao, Ruiwen Tao, Haijin Liang, Jin Ma, Jinwen Luo, Yeshani, Xinyu Zuo, Jungang Xu

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tencent（腾讯） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； WashU（华盛顿大学） ； SJTU（上海交通大学） ； XDU（北京理工大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出VDE Bench，一个专门评估图像编辑模型在双语中文-英文和复杂视觉文档编辑任务性能的基准，通过高质量数据集和新的评估框架，系统量化了文本修改的准确性。

Med-Banana: Learning Quality-Controlled Medical Image Editing from Success-and-Failure Trajectories

Med-Banana：从成功与失败轨迹中学习质量可控的医学图像编辑

Zhihui Chen, Qingyuan Lei, Kai He, Yanrui Du, Mengling Feng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 提出Med-Banana框架，通过收集成功与失败编辑轨迹数据集Med-Banana-80K，联合训练编辑器、验证器和优化器，实现质量可控的医学图像编辑。

Meta-CoT: Enhancing Granularity and Generalization in Image Editing

Meta-CoT：提升图像编辑的粒度与泛化能力

Shiyi Zhang, Yiji Cheng, Tiankai Hang, Zijin Yin, Runze He, Yu Xu, Wenxun Dai, Yunlong Lin, Chunyu Wang, Qinglin Lu, Yansong Tang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Hunyuan, Tencent（腾讯 Hunyuan） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 Meta-CoT通过双重分解提升图像编辑的粒度和泛化能力，通过任务-目标-理解能力三元组分解和五元基本元任务训练策略，显著提高编辑性能。

Comments Accepted by CVPR2026, Project Page: https://shiyi-zh0408.github.io/projectpages/Meta-CoT/

IMAGAgent: Orchestrating Multi-Turn Image Editing via Constraint-Aware Planning and Reflection

IMAGAgent：通过约束感知规划与反思协调多轮图像编辑

Fei Shen, Chengyu Xie, Lihong Wang, Zhanyi Zhang, Xin Jiang, Xiaoyu Du, Jinhui Tang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanjing Forestry University（南京林业大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 IMAGAgent通过闭环机制整合指令解析、工具调度与自适应修正，解决多轮图像编辑中的上下文感知与反馈问题，提升编辑精度与整体质量。

EditHF-1M: A Million-Scale Rich Human Preference Feedback for Image Editing

EditHF-1M: 一个百万级的丰富人类偏好反馈用于图像编辑

Zitong Xu, Huiyu Duan, Zhongpeng Ji, Xinyun Zhang, Yutao Liu, Xiongkuo Min, Ke Gu, Jian Zhang, Shusong Xu, Jinwei Chen, Bo Li, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司） ； University of Electronic and Science Technology of China（电子科技大学） ； Ocean University of China（海洋大学） ； Beijing University of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出EditHF-1M百万级图像编辑数据集及基于其的EditHF评估模型和EditHF-Reward奖励模型，通过强化学习优化文本引导图像编辑模型，实验表明其在对齐人类偏好和泛化能力方面表现优异。

HumanEdit: A High-Quality Human-Rewarded Dataset for Instruction-based Image Editing

Jinbin Bai, Wei Chow, Ling Yang, Xiangtai Li, Juncheng Li, Hanwang Zhang, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Skywork AI ； Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments Accepted to CVPR 2025 AI for Content Creation (AI4CC) Workshop. Codes and Supplementary Material: https://github.com/viiika/HumanEdit

DiffuseST: Unleashing the Capability of the Diffusion Model for Style Transfer

Ying Hu, Chenyi Zhuang, Pan Gao

专题命中 图像编辑 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

Comments Accepted to ACMMM Asia 2024. Code is available at https://github.com/I2-Multimedia-Lab/DiffuseST

Diffusion-based Human Motion Style Transfer with Semantic Guidance

Lei Hu, Zihao Zhang, Yongjing Ye, Yiwen Xu, Shihong Xia

专题命中 图像编辑 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments 12 pages, 8 figures

InstructBrush: Learning Attention-based Instruction Optimization for Image Editing

Ruoyu Zhao, Qingnan Fan, Fei Kou, Shuai Qin, Hong Gu, Wei Wu, Pengcheng Xu, Mingrui Zhu, Nannan Wang, Xinbo Gao

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments Project Page: https://royzhao926.github.io/InstructBrush/

OBJECT 3DIT: Language-guided 3D-aware Image Editing

Oscar Michel, Anand Bhattad, Eli VanderBilt, Ranjay Krishna, Aniruddha Kembhavi, Tanmay Gupta

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

DE-Net: Dynamic Text-guided Image Editing Adversarial Networks

Ming Tao, Bing-Kun Bao, Hao Tang, Fei Wu, Longhui Wei, Qi Tian

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

SpaceEdit: Learning a Unified Editing Space for Open-Domain Image Editing

Jing Shi, Ning Xu, Haitian Zheng, Alex Smith, Jiebo Luo, Chenliang Xu

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Latent Transformations via NeuralODEs for GAN-based Image Editing

Valentin Khrulkov, Leyla Mirvakhabova, Ivan Oseledets, Artem Babenko

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments Published at ICCV 2021

Each Attribute Matters: Contrastive Attention for Sentence-based Image Editing

Liuqing Zhao, Fan Lyu, Fuyuan Hu, Kaizhu Huang, Fenglei Xu, Linyan Li

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

Comments Accepted by BMVC 2021

StyleSpace Analysis: Disentangled Controls for StyleGAN Image Generation

Zongze Wu, Dani Lischinski, Eli Shechtman

专题命中 图像编辑 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments 25 pages, 21 figures

Inverse Rendering Techniques for Physically Grounded Image Editing

Kevin Karsch

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments PhD thesis, Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign, 2015

FaceShop: Deep Sketch-based Face Image Editing

Tiziano Portenier, Qiyang Hu, Attila Szabó, Siavash Arjomand Bigdeli, Paolo Favaro, Matthias Zwicker

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

Comments 13 pages, 20 figures

TalkPhoto: A Versatile Training-Free Conversational Assistant for Intelligent Image Editing

TalkPhoto: 一种多功能的无需训练的对话式智能图像编辑助手

Yujie Hu, Zecheng Tang, Xu Jiang, Weiqi Li, Jian Zhang

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TalkPhoto通过对话交互实现无需训练的多功能图像编辑，利用提示模板分层调用现有高级编辑方法，提升编辑精度与质量。

Comments a Conversational Assistant for Intelligent Image Editing

Object-aware Inversion and Reassembly for Image Editing

Zhen Yang, Ganggui Ding, Wen Wang, Hao Chen, Bohan Zhuang, Chunhua Shen

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV；diffusion(comments)

Comments Project Page: https://aim-uofa.github.io/OIR-Diffusion/

CPI-Bench: A Comprehensive,Practical and Intelligent Benchmark for Real-World Image Editing

CPI-Bench：面向真实世界图像编辑的综合、实用且智能的基准测试

Qinye Zhou, Jun Zheng, Yongchao Du, Yuan Wang, Zhengrui Chen, Zuan Gao, Taihang Hu, Chao Lin, Yefeng Shen, Xingjian Wang, Zhao Wang, Zhengtao Wu, Xiaoli Xu, Zhengze Xu, Hao Yan, Denghui Yang, Yuhang Yu, Huayu Zhang, Mingzhou Zhang, Mengting Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对现有图像编辑基准测试的局限，提出CPI-Bench这一综合实用的智能基准，其含三个核心子集，可有效区分模型性能，与人类评估偏好高度对齐，为模型优化提供指导。

Comments 13 pages, benchmark report

HandEdit: A Unified Benchmark for Egocentric Human-to-Robot Dexterous Hand Image Editing

HandEdit：用于自我中心视角下人类到机器人灵巧手图像编辑的统一基准

Zhenjie Yang, Xingyu Jiao, Guopeng Zhong, Shuzhe Yang, Shi Che, Chao Wu, Chenyu Jiang, Dongjie Zhang, Yideng Zhang, Zheng Zhang, Muyun Jiang, Haisheng Su, Shuang Jin, Donghang Zhang, Chao Yang, Li Chen, Hongyang Li, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang, Xiaosong Jia, Junchi Yan

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 HandEdit是含2亿+实例、覆盖26种URDF的统一具身感知图像编辑基准，用于弥合人类与机器人数据差异，可评估11种图像编辑基线，助力具身人工智能发展。

Comments Technical Report. Project Page: https://handedit.github.io/

MaskFlow: Precise, Consistent and Seamless Regional Image Editing

MaskFlow：精准、一致且无缝的区域图像编辑

Rui Xu, Yang Yong, Shunzi Yang, Ruihao Gong, Chengtao Lv

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MaskFlow框架通过融合掩码的流匹配目标与Soft-Poisson去接缝模块，结合MEData数据集，实现了精准可控、无缝融合的区域图像编辑，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, 6 figures. Project page: https://reychiaro.github.io/MaskFlow

SI-Edit: Toward Sketch-Instruction Guided Local Image Editing with Pixel-Level Precision

SI-Edit：面向草图-指令引导的像素级精度局部图像编辑

Weixin Ye, Wei Wang, Hongguang Zhu, Xuecheng Nie

机构 * Institute of Information Science, Beijing Jiaotong University（北京交通大学信息科学研究所） ； City University of Macau（澳门城市大学） ； Meitu Inc（美图公司） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对基于草图的图像编辑缺乏像素级精度及对应数据集、评估指标的问题，提出SI-Edit框架，构建SI-Data数据集并建立评估指标，实现更可靠的结构控制与像素级局部编辑效果。

Comments accepted by ACM MM 2026

PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing

PhyEdit: 通过物理基础图像编辑实现真实世界物体操作

Ruihang Xu, Dewei Zhou, Xiaolong Shen, Fan Ma, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室人工智能研究所ReLER实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PhyEdit通过结合显式几何模拟与2D-3D监督，提升图像编辑中物理准确性和操作一致性，引入RealManip-10K数据集和ManipEval基准测试，优于现有方法。

Comments Code: https://github.com/nenhang/PhyEdit

UniREditBench: A Unified Reasoning-based Image Editing Benchmark

UniREditBench: 一个基于推理的图像编辑统一基准

Feng Han, Yibin Wang, Chenglin Li, Zheming Liang, Dianyi Wang, Yang Jiao, Zhipeng Wei, Chao Gong, Cheng Jin, Jiaqi Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 UniREditBench通过多模态双参考评估和大规模合成数据集，提升图像编辑模型在复杂推理场景中的评估可靠性与性能表现。

Comments Project page: https://maplebb.github.io/UniREditBench

JoyAI-Video-Edit: Real-Time Open-Ended Video Editing with Autoregressive Diffusion

JoyAI-Video-Edit：基于自回归扩散的实时开放式视频编辑

Yicheng Xiao, Wenxun Dai, Xinran Qin, Lin Song, Maoquan Zhang, Hang Xu, Yukang Chen, Yitong Li, Guohui Zhang, Yuan Zhang, Xuying Zhang, Tommy Zhang, Jianlong Yuan, Peihao Li, Shuai Lu, Siming Fu, Chuyang Zhao, Xin Han, Jie Huang, Wenbo Li, Guoqing Ma, Wei Huang, Xiaojuan Qi, Haoyang Huang, Nan Duan

专题命中 图像编辑 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对实时视频编辑的低延迟、时序一致等需求，提出160亿参数的JoyAI-Video-Edit自回归扩散框架，结合多种蒸馏技术，在单张Nvidia B200 GPU上实现约30 FPS的720p视频编辑，性能优于现有流式编辑器且与离线系统相当。

Comments Code: https://github.com/jd-opensource/JoyAI-Video-Edit

RIDGE: Re-Noising with Internal Dynamic Guidance for Image Editing

RIDGE：用于图像编辑的基于内部动态引导的重加噪方法

Ruiliang Gong, Zhen Wang, Yanghao Wang, Long Chen

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对无反转图像编辑中等位移构造的缺陷，提出RIDGE方法，通过重加噪与内部动态引导优化编辑，在多基准实验中实现了源保留、目标对齐与感知质量的良好权衡。

MDTD-ArtIR: Benchmarking Image Editing and Restoration Models for Art Image Restoration under Texture-Overlay Degradations

MDTD-ArtIR：针对纹理叠加退化的艺术图像修复的图像编辑与修复模型基准测试

Mridula Vijendran, Shuang Chen, Hubert P. H. Shum

机构 * Durham University（杜伦大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究构建MDTD-Art基准及MDTD-Art数据集，对比各类模型，发现图像编辑模型在艺术图像修复中优于专用修复架构，结构化提示可放大其性能优势。

Comments 15 pages, 6 figures, 6 tables. Preprint submitted to Elsevier Journal of Visual Communication and Image Representation