图像生成

TerraDiT-$Ω$: Unified Spatial Control for Satellite Image Synthesis with Any Geospatial Primitive

TerraDiT-$\Omega$：任意地理基元的卫星图像合成统一空间控制

Brian Wei, Srikumar Sastry, Daniel Cher, Eric Xing, Nathan Jacobs

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出TerraDiT-Ω框架，通过几何感知局部注意力机制，支持从任意原生地理基元（多边形、折线、边界框、点）直接生成卫星图像，在多种控制格式下优于密集和稀疏控制基线，并提升下游任务性能。

Comments European Conference on Computer Vision 2026

SAMA: Semantic Anchor-aligned Augmentation for Unified Low-Resource Multimodal Information Extraction

SAMA：面向统一低资源多模态信息抽取的语义锚定对齐增强

Quanjiang Guo, Chong Mu, Jiazhou Pan, Ming Jia, Ling Tian, Hui Gao, Zhao Kang

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出语义锚定对齐增强框架SAMA，通过构建结构化语义锚引导多专家多模态大模型生成高保真文本，并利用锚保留扩散机制合成图像，结合双约束过滤模块，在低资源多模态信息抽取任务中显著提升性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia

Semantic-Structural Alignment for Generative Pictorial Charts

生成式图形图表的语义-结构对齐

Zhida Sun, Yulin Zhang, Zheng Gu, Min Lu, Bongshin Lee, Daniel Cohen-Or, Hui Huang

机构 * Visual Computing Research Center (VCC), College of Computer Science and Software Engineering (CSSE) Shenzhen University China（视觉计算研究中心（VCC）、计算机科学与软件工程学院（CSSE）深圳大学中国） 纠错

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

AI总结 提出一种生成式框架，通过多模态扩散变压器中的结构对齐和语义对齐机制，实现兼具艺术表现力和结构保真度的图形图表自动合成。

Comments 11 pages, 17 figures, Accepted to ACM TOG

sketch-plot: Progressive Editing for Text-to-Image Academic Figures

sketch-plot：文本到图像学术图形的渐进式编辑

Yinghao Tang, Yupeng Xie, Yingchaojie Feng, Tingfeng Lan, Jiale Lao, Wei Chen

专题命中 可控生成 ：text-to-image(title)

AI总结 提出sketch-plot系统，通过三层渐进式编辑流水线（PNG、可编辑拼图、SVG）实现文本生成学术图形的精确编辑，用户按需选择编辑层级，避免全局重绘。

Comments 6 pages, 3 figures. Submitted to the KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

MapRoute++: Surrogate-Guided Semantic Routing for Visual Concept Unlearning

MapRoute++：用于视觉概念遗忘的代理引导语义路由

Ashok Urlana, L. D. M. S. Sai Teja, Vivek Hruday Kavuri, Ponnurangam Kumaraguru

机构 * IIIT Hyderabad（印度信息技术学院海得拉巴分校） ； TCS Research（塔塔咨询服务公司研究院） ； NIT Silchar（锡尔卡尔国家理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对Genμ 2.0挑战视觉概念遗忘任务，在MapRoute基础上引入新训练目标、概念表示及语义路由，使模型在保留相关概念的同时提升概念移除效果，在官方基准上超越SOTA基线12.1%

Comments Accepted at Unlearning and Model Editing Workshop, ECCV 2026

Erase but Preserve: Controllable Removal of Copyrighted Animation Characters via Optimized Semantic Anchors

擦除但保留：通过优化语义锚点实现版权动画角色的可控移除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Wangjia Yu, Runze He, Baisen Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像扩散模型的动画角色版权问题，本文提出基于优化语义锚点的可控擦除方法，实现了更优的擦除效果与图像保真度，支持多目标移除与模型迁移。

Comments Accepted to ACM MM 2026

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

ControlRef: Efficient Layout-Guided Multi-Instance Generation via Anchored 4D-RoPE

ControlRef：基于锚定4D-RoPE的高效布局引导多实例生成

Yunkai Yang, Yudong Zhang, Xinying Chen, Haoyuan Liang, Yizhuo Niu, Jinshuai Cheng, Kunquan Zhang, Liziyue Fang, Weitao Wan, Runmin Dong

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

AI总结 ControlRef是一种高效布局引导多实例合成框架，通过UILC注意力掩码与锚定4D-RoPE提升空间对齐，在保证视觉保真度和定位精度的同时大幅降低推理延迟与内存开销。

GOPI: Generation-Oriented 3D Pose Inference for Furniture Insertion from Single-View RGB-D Indoor Scenes

GOPI：面向生成的单视图RGB-D室内场景家具插入的3D位姿推理

Ruifeng Zhai, Renjie Liu, Guangrun Wang, Liang Lin

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） ； X-Era AI Lab（X-Era AI实验室） 纠错

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

AI总结 本研究针对单视图RGB-D室内场景家具插入的不确定性问题，提出两阶段框架GOPI，通过数据驱动迭代推理实现合理3D位姿估计，结合几何引导生成策略，在3D放置和图像合成任务上均优于基线方法。

UniVVT: A Unified End-to-End Framework for High-Fidelity Video Virtual Try-on

UniVVT：用于高保真视频虚拟试穿的统一端到端框架

Yushe Cao, Shikun Feng, Fei Shen, Haikuo Peng, Jianqiang Xia, Yiheng Zhu, Dianxi Shi, Chun Yu

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

AI总结 UniVVT是一种统一端到端视频虚拟试穿框架，以多模态大语言模型为核心，采用三阶段渐进训练策略，在多基准上实现了优于主流方法的高保真试穿效果。

Comments 17 pages,21 figures

Decoupled Illumination Priors for Spatially Controllable Multi-View Indoor Scene Relighting

用于空间可控多视图室内场景重光照的解耦光照先验

Chenjian Gao, Linning Xu, Tianfan Xue

机构 * Multimedia Laboratory, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学多媒体实验室） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； CPII under InnoHK（创新香港研发平台下的CPII） 纠错

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

AI总结 研究室内场景重光照问题，提出Lume-Palette框架，通过将重光照解耦为光照蒸馏和投射两阶段，并引入不对称多视图条件策略，实现了逼真、空间可控且多视图一致的重光照效果。

Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders

代理分析：作为条件编码器的视觉语言模型中的定位信号

Yoav Baron, Sara Dorfman, Roni Paiss, Daniel Cohen-Or, Or Patashnik

机构 * Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel（特拉维夫大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型（VLMs）作条件编码器时编辑管道定位性能差的问题，引入代理分析框架，通过训练代理模型分析VLM中间表示来揭示编码定位信息的表示，发现现有条件提取策略缺陷，为条件架构设计提供新思路。

Comments Accepted as a Spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

High-Resolution Artwork Outpainting with Global Blueprint Guidance and Layout Control

基于全局蓝图引导和布局控制的高分辨率艺术作品外绘画

Junha Kim, Hyunjoon Park, Donghyeon Cho

机构 * Hanyang University（汉阳大学） 纠错

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

AI总结 研究针对高分辨率艺术作品外绘画存在的问题，提出全局蓝图引导的两阶段扩散框架，通过布局适配器生成蓝图并提取特征，并行合成局部补丁，实现高效合成与布局控制，提升视觉保真度、语义一致性并减少推理时间。

Comments Accepted at ECCV2026

Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models

Mask2Real-WM：作为可控灵巧世界模型的模拟到现实桥梁的分割掩码

Riccardo O. Feingold, Davide Liconti, Chenyu Yang, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotic Lab, Department of Mechanical and Process Engineering ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室） 纠错

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

AI总结 提出Mask2Real-WM，一种用于灵巧操纵的两阶段动作条件世界模型，将像素预测解耦为动力学和渲染模型，利用分割空间较小的模拟到现实差距，通过合成数据预训练和真实演示微调实现各自由度动作可控。

Comments 23 pages, 24 figures, 4 tables. Preprint. Project page: https://srl-ethz.github.io/Mask2Real-WM/

AnyMatch: Supercharging Universal Multi-Modal Image Matching with Large-Scale Single-View Images

AnyMatch: 利用大规模单视图图像增强通用多模态图像匹配

Meng Yang, Zizhuo Li, Linfeng Tang, Fan Fan, Jiayi Ma

机构 * Electronic Information School, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Robotics, Wuhan University（武汉大学机器人学院） 纠错

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

AI总结 提出AnyMatch框架，利用单视图图像生成多模态训练数据，通过单目深度估计、3D重投影、扩散修复和跨模态图像翻译合成几何一致的多视图多模态图像对，构建大规模数据集Any-syn，显著提升多模态匹配网络的泛化性和鲁棒性。

Comments Accepted by ECCV 2026

AC3S: Adaptive Conditioning for 3D-Aware Synthetic Data Generation

AC3S: 面向3D感知合成数据生成的自适应条件控制

Eric Ji, Qiran Hu, Wufei Ma, Sarthak Jain, Yingying Li, Minh N. Do, Yaoyao Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（VinUniversity工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出AC3S框架，通过自适应条件控制模块调节ControlNet强度，结合多智能体视觉语言模型生成3D感知提示，实现高质量、结构对齐的合成图像生成。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://ac3s.cvmlgroup.web.illinois.edu/

Trajectory Forcing: Structure-First Generation with Controllable Semantic Trajectories

轨迹强制：具有可控语义轨迹的结构优先生成

Merve Kocabas, Gege Gao, Bernhard Schölkopf, Andreas Geiger

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute（ELLIS研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出轨迹强制框架，将生成过程组织为从全局布局到细节的语义阶段，每个阶段产生可解码的潜在状态，支持局部编辑，实现结构优先的可控图像合成。

Comments Project page: https://mervekocabas.github.io/TrajectoryForcing/

Journal ref Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026

FitVTON: Fit-aware Virtual Try-On via Body-Garment Size Control

FitVTON: 通过身体-服装尺寸控制实现合身感知的虚拟试穿

Yiqun Ning, Ao Shen, Chenhang He, Lei Zhang

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算学系） ； Nuvatech 纠错

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

AI总结 针对现有虚拟试穿忽略物理合身性的问题，提出FitVTON模型，通过结构化文本提示编码服装-身体尺寸，并引入辅助头预测服装和暴露身体掩膜，结合纹理校正阶段，在真实数据集FittingEffect3K上验证了尺寸准确性和形状保持的优越性。

GenGA: Editable and Data-Grounded Graphical Abstract Generation for Academic Papers

GenGA：面向学术论文的可编辑且基于数据的图形摘要生成

Takuro Kawada, Shunsuke Kitada, Hitoshi Iyatomi

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

AI总结 GenGA是一种直接生成矢量格式图形摘要的框架，可实现便捷的元素级编辑，其编辑简易性优于传统方法，且在简洁性和语义对齐上超过人工生成的图形摘要，还提出了量化编辑简易性的SIC指标。

Comments 20 pages, 11 figures, 4 tables

Packet-Loss Robust 3D Gaussian Compression via Atomic Packaging and GNN-based Error Concealment

通过原子封装和基于GNN的错误隐藏实现抗丢包的3D高斯压缩

Yuxuan Tao, Xuerui Ma, Hao Zhang, Chunhua Peng

机构 * Central South University Changsha China ； Malanshan Audio \& Video Laboratory Changsha China ； Central South University ； Malanshan Audio \& Video Laboratory 纠错

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

AI总结 研究3D高斯压缩在网络流传输中丢包问题，提出通过原子封装、分层随机分组及基于GNN的错误隐藏框架，改进丢包时的渲染效果，相比无隐藏传输有显著提升，平均PSNR退化限制在约3dB。

Comments 21 pages, 3 figures, 3 tables

SeamEdit: A Black-Box VLM-Agnostic Pipeline for Large-Image Semantic Editing

SeamEdit: 一种用于大图像语义编辑的黑盒VLM无关流水线

Xiangyu Lyu, Dan Lei

机构 * Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特工业大学） ； Fine-Arts Educator, Yuncheng Middle School（运城中学美术教师） 纠错

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

AI总结 提出SeamEdit，一种无需训练、模型无关的流水线，通过五阶段后处理解决大图像分块编辑中的语义变形、对齐漂移和接缝伪影问题，实现高质量语义编辑。

Comments 19 pages, 9 figures, 2 tables

MotionCraft: Latent World Modeling with Sparse Attention for Visual Upscaling

MotionCraft：用于视频超分辨率的基于稀疏注意力的潜在世界建模

Rong Fu, Chunlei Meng, Yangchen Zeng, Xiaowen Ma, Yongtai Liu, Wangyu Wu, Shuo Yin, Zijian Zhang, Sicheng Li, Yingrui Ji, Chenhao Wang, Simon Fong

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

AI总结 MotionCraft是一种可控视频超分辨率框架，通过结合鲁棒运动融合、潜在世界Transformer与自适应稀疏注意力，实现了时间一致的高质量视频重建，且能灵活权衡时间平滑性与重建保真度。

Comments 14 pages, 6 figures

Dense Metric Depth Completion from Sparse Direct Time-of-Flight Sensors

基于稀疏直接飞行时间传感器的密集度量深度补全

Hakyeong Kim, Ruicheng Wang, Chengtang Yao, Jiaolong Yang, Min H. Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； USTC（中国科学技术大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种深度引导双分支视觉Transformer框架，结合dToF模拟流程，实现稀疏dToF到密集度量深度的零样本泛化补全，性能优于现有方法且高效。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Hybrid Semantic and Spectral Ensemble for Robust Synthetic Image Source Attribution

用于稳健合成图像源归属的混合语义与频谱集成

Md. Ajwad Hossain

机构 * Chittagong University of Engineering and Technology（吉大港工程技术大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 针对文本到图像模型发展带来的合成图像源归属问题，提出融合语义深度学习与数学取证特征提取的双分支集成框架，经实验验证准确率高且计算高效，突出数学取证在实际部署中的优势。

Comments Peer-reviewed and accepted to the DLMMDD Challenge Workshop at the 35th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN 2026). 7 pages, 1 figures

RegHead: Non-Humanoid Head Blendshapes via Feed-Forward Registration

RegHead：通过前馈配准生成非拟人头部混合形状

Jiahao Luo, Hao Zhang, Jianqi Chen, Yijie He, Jiaxu Zou, Michael Vasilkovsky, Sergei Korolev, Sergey Tulyakov, Chaoyang Wang, Peter Wonka, James Davis, Jian Wang

机构 * UCSC（加州大学圣克鲁兹分校） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

专题命中 可控生成 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 针对非拟人头部头像构建语义混合形状集成本高的问题，提出含大规模数据集、特定运动表示及快速前馈配准模型的RegHead框架，实验表明其生成表情网格保真度高、速度快，还能实现实时重定向。

Token-to-Token Alignment of Text Embeddings for Semantic Blending

Token-to-Token对齐的文本嵌入用于语义融合

Saar Huberman, Ron Mokady, Or Patashnik, Daniel Cohen-Or

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； BRIA AI 纠错

专题命中 可控生成 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出Token-to-Token对齐框架，通过结构对齐和嵌入对齐建立提示词间语义对应，使线性插值实现平滑语义过渡，用于图像融合和连续编辑。

A Controlled Study of Self-Supervised Image and Video Pretraining under Limited Resources

有限资源下自监督图像与视频预训练的对照研究

Brunó B. Englert, Gijs Dubbelman

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究对照研究有限资源下的图像与视频自监督预训练，发现DINOv2式预训练性能最优，结合其与VideoMAE可提升图像任务性能但降低部分视频任务性能，为资源有限场景的视觉模型训练提供参考。

SeFaR: Semantic Feature-aware Robustness Testing of Deep Neural Networks

SeFaR：面向深度神经网络的语义特征感知鲁棒性测试

Nusrat Jahan Mozumder, Divya Gopinath, Corina Pasareanu, Matthew Dwyer

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KBR Inc.（KBR公司） ； NASA Ames（美国国家航空航天局艾姆斯研究中心） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 SeFaR是一个以语义特征为核心的视觉模型鲁棒性测试框架，可在保留需求满足性的前提下，生成测试输入以识别影响模型决策的特征，进而发现故障并关联相关特征。

SynVAR: Synergizing Spatial and Semantic Alignment in Visual Autoregressive Model

SynVAR：在视觉自回归模型中协同空间与语义对齐

Zhennan Chen, Tianxing Shi, Pengcheng Xu, Kepan Nan, Qian Wang, Zili Yi, Jian Yang, Ying Tai

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Western University（西安大略大学） ； JIUTIAN Research, CMCC, China（中国移动通信集团九天研究） 纠错

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

AI总结 本文提出首个专为视觉自回归模型（VAR）定制的无训练增强框架SynVAR，通过空间-语义协同控制策略及三个关键组件抑制误差，显著提升了VAR的复杂场景建模能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

NeuroPilot: An Agent-Driven Smart Pipeline for Processing, Quality Control, and Managing Neuroimages

NeuroPilot：一种用于神经影像处理、质量控制与管理的智能体驱动智能流程

Yiyao Chen, Yucheng Li, Jungong Tong, Shaoqi Wang, Kunhao Zhou, Ziquan Wei, Monica Murea, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出NeuroPilot多智能体系统，整合神经影像处理、质控与管理流程，在17个超12.3万受试者的队列中验证，将传统2-3个月的工作压缩至一周，提升了可扩展性与效率。

Comments 21 pages, 6 figures