GenVDM: Generating Vector Displacement Maps From a Single Image
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments accepted to CVPR2025
视觉与机器人
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments accepted to CVPR2025
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project Page: https://ziyaerkoc.com/preditor3d/ Video: https://www.youtube.com/watch?v=Ty2xXaEuewI
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments presented and published at AI for Visual Arts Workshop and Challenges (AI4VA) in conjunction with European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024, Milano, Italy
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments 16 pages, 9 figures
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments CVPR 2024, Project page: https://GaussianEditor.github.io
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments Accepted by AAAI2024
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments To appear in SIGGRAPH Asia 2023. Project website is accessible at https://sites.google.com/view/seamlessnerf
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments project page: https://climatenerf.github.io/
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project website: https://instruct-nerf2nerf.github.io; v1. Revisions to related work and discussion
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments project: https://anandbhattad.github.io/makeitso/
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments AAAI 2023
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Accepted in Pattern Recognition
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments The version of record of this article, published in the International Journal of Computer Vision (IJCV), is available online at Publisher's website: https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01617-5 ; Code is available at: https://github.com/mjkwon2021/CAT-Net
Journal ref International Journal of Computer Vision (IJCV), 2022
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments To Appear at TIP 2022
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments accepted by TIFS
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project website: https://stitch-time.github.io/
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 图像编辑 :inpainting(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Code at https://github.com/YotamNitzan/LARGE
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments published at ACCV2020
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments 20 pages
专题命中 图像编辑 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
从滤波器到视觉语言模型:通过目标检测和分割性能评估去雾方法
机构 * University of Southern California(南加州大学)
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV;diffusion(comments)
AI总结 本文通过目标检测和分割性能评估,探讨了去雾方法在真实与合成环境中的有效性,揭示了视觉语言模型在恶劣天气下的应用潜力。
Comments Accepted at WACV 2026 Proceedings (Oral), 5th Workshop on Image, Video, and Audio Quality Assessment in Computer Vision, with a focus on VLM and Diffusion Models
SPARED:基于推理的AI生成图像检测方法,采用对抗编辑数据
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究提出对抗强化学习框架SPARED,通过扩散图像编辑器与推理型MLLM的交替博弈,训练出能抗捷径、泛化能力强的AI生成图像检测器,在三个外部基准上性能单调提升。
建模编辑,而非图像:以源为中心视角的视觉自回归编辑
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究针对视觉自回归模型(VARs)编辑的现有不足,提出以源为中心视角的EditMod方法,实现了高保真度与强文本对齐的1K图像端到端编辑,速度达1.57秒/张A100 GPU。
超越固定亮度:迈向全色与正色图像上色
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究针对固定亮度图像上色系统在正色摄影输入下不可靠的问题,提出基于基础图像编辑模型的亮度无关框架,结合混合灰度目标训练,提升了正色输入上色的鲁棒性并减少色彩伪影。
Comments Accepted at ECCV 2026
OpenVE-3M: 一种大规模高质量的指令引导视频编辑数据集
机构 * Zhejiang University(浙江大学) ; ByteDance(字节跳动)
专题命中 图像编辑 :image editing(abstract);分类 cs.CV
AI总结 OpenVE-3M是一个大规模高质量的指令引导视频编辑数据集,包含多种编辑类型,通过精心设计的数据管道生成,并展示了高效的5B模型在基准测试中的卓越性能。
Comments Accepted by ECCV'26. Project page: https://lewandofskee.github.io/projects/OpenVE
NullEdit:通过视觉语言模型条件重定向实现隐秘图像保护
专题命中 图像编辑 :diffusion(abstract);分类 cs.CV
AI总结 NullEdit针对VLM表示进行重定向,可隐秘抑制图像编辑且保留源内容,在基准模型上平均降低EditReward IF分数0.813,实现了高效的图像保护。
Comments 9 pages, 6 figures, 3 tables