图像生成

Spatial Latent Representations in Generative Adversarial Networks for Image Generation

Maciej Sypetkowski

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

Unsupervised Misaligned Infrared and Visible Image Fusion via Cross-Modality Image Generation and Registration

Di Wang, Jinyuan Liu, Xin Fan, Risheng Liu

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

HyperStyle: StyleGAN Inversion with HyperNetworks for Real Image Editing

Yuval Alaluf, Omer Tov, Ron Mokady, Rinon Gal, Amit H. Bermano

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

Comments Accepted to CVPR 2022; Project page available at http://yuval-alaluf.github.io/hyperstyle/

Exploiting Spatial Dimensions of Latent in GAN for Real-time Image Editing

Hyunsu Kim, Yunjey Choi, Junho Kim, Sungjoo Yoo, Youngjung Uh

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

Comments Accepted to CVPR 2021

Cycle Generative Adversarial Networks Algorithm With Style Transfer For Image Generation

Anugrah Akbar Praramadhan, Guntur Eka Saputra

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

Comments in Indonesian language

SemanticAdv: Generating Adversarial Examples via Attribute-conditional Image Editing

Haonan Qiu, Chaowei Xiao, Lei Yang, Xinchen Yan, Honglak Lee, Bo Li

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

Comments To appear at ECCV 2020

Fast and Optimal Laplacian Solver for Gradient-Domain Image Editing using Green Function Convolution

Dominique Beaini, Sofiane Achiche, Fabrice Nonez, Olivier Brochu Dufour, Cédric Leblond-Ménard, Mahdis Asaadi, Maxime Raison

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

Comments 17 pages, single column scientific paper. Patent submitted

Style transfer-based image synthesis as an efficient regularization technique in deep learning

Agnieszka Mikołajczyk, Michał Grochowski

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

Comments 6 pages, 4 figures, accepted to the 24th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR 2019)

Invertible Conditional GANs for image editing

Guim Perarnau, Joost van de Weijer, Bogdan Raducanu, Jose M. Álvarez

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

Comments Accepted paper at NIPS 2016 Workshop on Adversarial Training

FreeOrbit4D: Training-Free Arbitrary Camera Redirection for Monocular Videos via Foreground-Complete 4D Reconstruction

FreeOrbit4D: 通过前景完整4D重建实现免训练的任意相机重定向

Wei Cao, Hao Zhang, Fengrui Tian, Yulun Wu, Yingying Li, Shenlong Wang, Ning Yu, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Eyeline Labs（Eyeline实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出FreeOrbit4D，一种无需训练的框架，通过恢复完整的前景4D代理来解决大角度重定向中的几何模糊问题，从而生成更真实且时间一致的视频。

Comments 12 pages, 10 figures. Accepted to SIGGRAPH Conference Papers 2026

Multimodal Markup Document Models for Graphic Design Completion

多模态标记文档模型用于图形设计完成

Kotaro Kikuchi, Ukyo Honda, Naoto Inoue, Mayu Otani, Edgar Simo-Serra, Kota Yamaguchi

机构 * Waseda University（早稻田大学） 纠错

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

AI总结 MarkupDM是一种多模态标记文档模型，通过统一处理图形设计任务，实现文本、图像和属性值的完成，展示了其在设计自动化中的广泛适用性。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2025, Project page: https://cyberagentailab.github.io/MarkupDM/

Journal ref Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia. 2025. p.11022-11031

What Changed? Detecting and Evaluating Instruction-Guided Image Edits with Multimodal Large Language Models

Lorenzo Baraldi, Davide Bucciarelli, Federico Betti, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Nicu Sebe, Rita Cucchiara

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） ； University of Trento（特伦托大学） ； IIT-CNR 纠错

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

IntrinsicEdit: Precise generative image manipulation in intrinsic space

Linjie Lyu, Valentin Deschaintre, Yannick Hold-Geoffroy, Miloš Hašan, Jae Shin Yoon, Thomas Leimkühler, Christian Theobalt, Iliyan Georgiev

机构 * Max-Planck-Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus（马克斯·普朗克信息研究所，萨尔兰信息校园） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

Comments SIGGRAPH 2025 Journal track

View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting

Yuxuan Wang, Xuanyu Yi, Zike Wu, Na Zhao, Long Chen, Hanwang Zhang

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

Comments accepted to ECCV 2024

ReNoise: Real Image Inversion Through Iterative Noising

Daniel Garibi, Or Patashnik, Andrey Voynov, Hadar Averbuch-Elor, Daniel Cohen-Or

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

Comments project page at: https://garibida.github.io/ReNoise-Inversion/

Generating Non-Stationary Textures using Self-Rectification

Yang Zhou, Rongjun Xiao, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or, Hui Huang

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

Comments Project page: https://github.com/xiaorongjun000/Self-Rectification

TPFNet: A Novel Text In-painting Transformer for Text Removal

Onkar Susladkar, Dhruv Makwana, Gayatri Deshmukh, Sparsh Mittal, Sai Chandra Teja R, Rekha Singhal

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

Comments 10 pages, 5 figures, 5 tables, Neurips Proceedings

SketchEdit: Mask-Free Local Image Manipulation with Partial Sketches

Yu Zeng, Zhe Lin, Vishal M. Patel

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

Interactive Optimization of Generative Image Modeling using Sequential Subspace Search and Content-based Guidance

Toby Chong Long Hin, I-Chao Shen, Issei Sato, Takeo Igarashi

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

Comments 13 pages, Toby Chong Long Hin and I-Chao Shen contributed equally to the paper

Image2StyleGAN++: How to Edit the Embedded Images?

Rameen Abdal, Yipeng Qin, Peter Wonka

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

Comments CVPR 2020 " For the video, visit https://youtu.be/yd5WczbFt68 "

Point and Instruct: Enabling Precise Image Editing by Unifying Direct Manipulation and Text Instructions

Alec Helbling, Seongmin Lee, Polo Chau

专题命中 图像编辑 ：image editing(title)

Towards a satellite image manipulation and deepfake localization benchmark dataset

面向卫星图像篡改与深度伪造定位的基准数据集

Jacob Arndt, Debvrat Varshney, Philipe Dias, Nivedita Nukavarapu

机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

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

AI总结 针对遥感领域缺乏合适卫星图像篡改定位基准数据集的问题，构建含60张图像的原型数据集，支持像素级定位等分析，以推动相关研究。

Comments Accepted at IEEE IGARSS 2026

Bridging the Micro--Macro Gap: Frequency-Aware Semantic Alignment for Image Manipulation Localization

弥合微-宏观差距：面向图像操纵本地化的频率感知语义对齐

Xiaojie Liang, Zhimin Chen, Ziqi Sheng, Wei Lu

机构 * School of Computer Science ； Engineering, Sun Yat-sen University Guangzhou China ； Engineering, Sun Yat-sen University 纠错

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

AI总结 本文提出FASA框架，通过自适应双频带DCT模块提取操纵敏感频率特征，结合冻结CLIP表示的补丁级对比对齐学习语义先验，实现传统和扩散生成操纵的精准本地化。

MusicWeaver: Programmable Long-Form Music Generation with Provably Local Editing

MusicWeaver: 作曲家风格的结构编辑与分钟级连贯音乐生成

Xuanchen Wang, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 MusicWeaver通过结构化计划和全局-局部扩散变换器实现作曲家风格的音乐生成与编辑，具备分钟级连贯性和高保真度。

Comments 15 pages, 3 figures

STBridge: Shared-Target Alignment for Bridging Understanding and Generation in UMMs

STBridge：用于在统一多模态模型中弥合理解与生成的共享目标对齐

Ye Wang, Hongjun Wang, Hao Fang, Tongyuan Bai, Zuwei Long, Peixian Chen, Wei Liu, Weibo Gu, Xing Sun, Rui Ma

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

AI总结 研究统一多模态模型中理解与生成的对齐差距，提出STBridge共享目标对齐框架，通过共同目标状态连接二者，采用对齐然后优化策略，经实验验证该框架能缩小模型描述与生成间差距，有效弥合理解与生成。

Boogu-Image-0.1: Boosting Open Agentic Multimodal Generation via Understanding under a Minimal Budget

Boogu-Image-0.1：提升开源统一多模态理解与生成能力

Guoxuan Chen, Chufeng Xiao, Haoran Yang, Siyue Xie, Binxiao Huang, Ming Zhang, Cheuk Him Chau, Xinyu Fu, Yingzhao Lian, Tom S. Y. Li, Jintao Lin, Bowen Dong, Zian Qian, Yuhao Liu, Yuxuan Hu, Weikang Shi, Bin Zou, Bowen Zheng, Haoxuan Che, Chang Chen, Yuyang He, Heyang Sun, Tianyu Huang, Chong Hou Choi, Cheng Gong, Han Shi, Haoli Bai, Xihui Liu, Hongsheng Li, Qifeng Chen, Chao Huang, Rui Liu, Chenyang Lei

专题命中 图像编辑 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 介绍开源统一多模态模型Boogu-Image-0.1，通过改进模型理解、数据质量和训练管道等，结合智能推理扩展，提升生成和编辑性能，在标准基准测试中表现出色，成本低，还分享实践讨论并开源代码等推动相关生态发展。

Let RGB Be the Language of Vision

让 RGB 成为视觉的语言

Timing Yang, Jinrui Yang, Xinlong Li, Yuhan Wang, Haoran Li, Yanqing Liu, Guoyizhe Wei, Jixuan Ying, Chen Wei, Rama Chellappa, Yuyin Zhou, Cihang Xie, Alan Yuille, Feng Wang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究为视觉模型引入统一表述 RGB In and RGB Out（RINO），将多种视觉信息转为 RGB 图像编辑问题，共享架构参数，基于通用主干无需微调，在多视觉任务上有强大零样本性能，为统一视觉语言系统提供见解。

Spanning Tree Autoregressive Visual Generation

生成树自回归视觉生成

Sangkyu Lee, Changho Lee, Janghoon Han, Hosung Song, Tackgeun You, Hwasup Lim, Stanley Jungkyu Choi, Honglak Lee, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； LG AI Research（LG人工智能研究） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出生成树自回归（STAR）建模，通过均匀生成树的遍历顺序在保持采样性能的同时提供灵活序列顺序，支持图像编辑。

Comments Published as a main conference paper at ECCV 2026

MindAU: EEG-Conditioned Facial Action Unit Editing via Dual-Stream Manifold Alignment

MindAU: 基于双流流形对齐的脑电条件面部动作单元编辑

Zhenhang Li, Xin Zhou, Hao Deng, Lijun Yin

机构 * Binghamton University（宾汉姆顿大学） ； Massachusetts General Hospital（马萨诸塞综合医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 提出MindAU框架，通过双流流形对齐将EEG特征与AU文本语义和视觉位移对齐，实现高保真身份保持的面部动作单元编辑。

Editing Everything Everywhere All at Once

一次性编辑所有内容

Fabio Quattrini, Carmine Zaccagnino, Enis Simsar, Marta Tintoré Gazulla, Rita Cucchiara, Alessio Tonioni, Silvia Cascianelli

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 提出MICE方法，通过修改联合注意力机制中的加性偏置来调控多实例编辑中的交互，实现无需训练的多实例图像编辑，在保持全局一致性的同时增强属性绑定。

Comments Accepted at ECCV 2026