图像生成

Avatar-Net: Multi-scale Zero-shot Style Transfer by Feature Decoration

Lu Sheng, Ziyi Lin, Jing Shao, Xiaogang Wang

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

Comments Accepted at CVPR 2018

Interactive Image Manipulation with Natural Language Instruction Commands

Seitaro Shinagawa, Koichiro Yoshino, Sakriani Sakti, Yu Suzuki, Satoshi Nakamura

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

Comments accepted at NIPS 2017 ViGIL workshop (https://nips2017vigil.github.io/)

Fake Colorized Image Detection

Yuanfang Guo, Xiaochun Cao, Wei Zhang, Rui Wang

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

Chinese Typeface Transformation with Hierarchical Adversarial Network

Jie Chang, Yujun Gu, Ya Zhang

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

Comments 8 pages(exclude reference), 6 figures

Laplacian-Steered Neural Style Transfer

Shaohua Li, Xinxing Xu, Liqiang Nie, Tat-Seng Chua

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

Comments Accepted by the ACM Multimedia Conference (MM) 2017. 9 pages, 65 figures

A Fast Keypoint Based Hybrid Method for Copy Move Forgery Detection

Sunil Kumar, J. V. Desai, Shaktidev Mukherjee

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

CFD results calibration from sparse sensor observations with a case study for indoor thermal map

Chaoyang Jiang, Yeng Chai Soh, Hua Li, Mustafa K. Masood, Zhe Wei, Xiaoli Zhou, Deqing Zhai

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

Comments 17 pages

A Holistic Approach for Data-Driven Object Cutout

Huayong Xu, Yangyan Li, Wenzheng Chen, Dani Lischinski, Daniel Cohen-Or, Baoquan Chen

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

Dictionary learning based image enhancement for rarity detection

Hui Li, Xiaomeng Wang, Weifeng Liu, Yanjiang Wang

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

Comments 4 pages, International Conferences on Signal Processing 2014

Recoding Color Transfer as a Color Homography

Han Gong, Graham D. Finlayson, Robert B. Fisher

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

Comments Accepted by BMVC 2016

Fast Multi-Layer Laplacian Enhancement

Hossein Talebi, Peyman Milanfar

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

Robust Detection of Intensity Variant Clones in Forged and JPEG Compressed Images

Minati Mishra, M. C. Adhikary

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

Comments page 48-60

Journal ref ANSVESA, 9(1), 48-60, 2014, ISSN-0974-715X

Fast Guided Filter

Kaiming He, Jian Sun

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

Comments Technical report

An Easy yet Effective Method for Detecting Spatial Domain LSB Steganography

Minati Mishra, M. C. Adhikary

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

Comments 12 pages; International Journal of Computer Science and Business Informatics, Dec 2012

Combined Approach for Image Segmentation

Shradha Dakhare, Harshal Chowhan, Manoj B. Chandak

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

Comments 4 pages, 5 figures, Published with International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT)

Journal ref IJCTT, Volume 11 Number 3 May 2014

A novel framework for image forgery localization

Davide Cozzolino, Diego Gragnaniello, Luisa Verdoliva

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

Comments 4 pages

Digital Image Tamper Detection Techniques - A Comprehensive Study

Minati Mishra, Flt. Lt. Dr. M. C. Adhikary

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

Comments 12 pages available online via http://ijcsbi.org/index.php/ijcsbi/article/view/50

Journal ref IJCSBI Vol. 2, No. 1. June 2013

BeatEdit: Symbolic Music Generation as Explicit Editing

BeatEdit：作为显式编辑的符号音乐生成

Haoyu Gu, Lekai Qian, Haowu Zhou, Qi Liu, Shuai Wang

机构 * School of Future Technology South China University of Technology Guangzhou China（未来技术学院 华南理工大学 广州 中国） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对符号音乐生成中缺乏选择性修改支持的问题，提出BeatEdit框架，基于BEAT编码，含三种互补机制，共享单一编码和预训练主干，在多项任务中精度和质量更高且高效，揭示编码设计对编辑有效性有重要影响。

NEO: NeRF It Once, Edit It Many Times for Continuous Object Manipulation

NEO：一次性NeRF，多次编辑以进行连续物体操纵

Mikołaj Zieliński, David Hall, Dominik Belter, Peyman Moghadam

机构 * Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznan University of Technology（波兹南理工大学机器人与机器智能研究所） ； CSIRO Robotics, CSIRO（联邦科学与工业研究组织机器人部） 纠错

专题命中 图像编辑 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出NEO框架，用于机器人操纵的语言引导NeRF编辑。结合神经场重采样与多视图修复实现物体移除，利用知识蒸馏进行NeRF权重编辑，还创建了评估基准NEO-Dataset。该方法在场景编辑任务中表现出色，优于现有基线。

Comments Accepted to IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS (RA-L) JULY, 2026

CTC-Seeded Token Edit Refinement for Non-Autoregressive Speech Recognition

基于CTC初始化的标记编辑精炼用于非自回归语音识别

Wanting Huang, Weiran Wang

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种非自回归语音识别方法，利用CTC假设作为初始序列，通过编辑流解码器并行预测插入、删除和替换操作，仅需两步编辑即可显著降低词错误率。

Comments Submitted to IEEE SLT 2026

STRIDE: Post-Training LLMs to Reason and Refine Bio-Sequences via Edit Trajectories

STRIDE: 通过编辑轨迹对生物序列进行后训练推理与优化

Daiheng Zhang, Shiyang Zhang, Sizhuang He, Yangtian Zhang, Syed Asad Rizvi, David van Dijk

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出STRIDE框架，通过后训练使LLM生成可执行的插入/删除/替换轨迹，结合监督微调和策略优化实现离散生物序列的迭代优化，在蛋白质和分子编辑任务上显著提升成功率和新颖性。

Comments Accepted to ICML 2026

AERMANI-PLACE: Language Guided Object Placement with Aerial Manipulators

AERMANI-PLACE: 基于语言引导的空中机械臂物体放置

Sarthak Mishra, Ritama Sanyal, Rishabh Dev Yadav, Wei Pan, Spandan Roy

机构 * Robotics Research Center, IIIT Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院机器人研究中心） ； Department of Computer Science, University of Manchester（曼彻斯特大学计算机科学系） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 提出AERMANI-PLACE框架，通过自然语言指令和图像编辑模型生成视觉标记，引导空中机械臂完成物体放置，在测试集和真实平台上分别达到87%和72%的平均成功率。

RedEdit: Agentic Red-Teaming of Image Safety Classifiers via MCTS-Guided Photo-Editing

RedEdit: 基于MCTS引导的照片编辑的图像安全分类器智能红队测试

Weilin Lin, Ziqi Lin, Zhenxing Zhou, Jianze Li, Tong Zhang, Hui Xiong, Li Liu

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 提出RedEdit，一种基于视觉语言模型提议和蒙特卡洛树搜索规划的黑盒红队代理，通过组合编辑工具序列使不安全图像逃避检测，平均不到两次编辑即可使76.2%的不安全图像绕过分类器，同时保留93.0%的恶意语义。

Dual-Use AI Face Swap Apps Are Mostly Unsafe: A Systematic Safety Audit

双用途AI换脸应用大多不安全：系统性安全审计

Alaa Daffalla, Sarah Chao, Eric Zeng

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 本研究系统审计了iOS和Android平台上的420款AI换脸应用，发现70%缺乏防止生成裸体图像的技术保障，且多数应用的服务条款未禁止此类滥用，建议平台和立法者强制要求安全过滤措施。

LPDP: Inference-Time Reward Control for Variable-Length DNA Generation with Edit Flows

LPDP：用于可变长度DNA生成的推理时间奖励控制

Jeongchan Kim, Yunkyung Ko, Jong Chul Ye

机构 * KAIST AI（韩国釜山科学技术院人工智能实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文提出LPDP，一种无需训练的局部重解算子，用于可变长度DNA编辑动作生成。通过局部离散程序聚焦于连贯的替换、插入和删除子图，并利用硬Max或软LSE备份聚合局部延续，用于增强子优化和外显子内含子外显子修复。

Comments 22 pages, 5 figures

Factual and Edit-Sensitive Graph-to-Sequence Generation via Graph-Aware Adaptive Noising

通过图感知自适应噪声生成事实和编辑敏感的图到序列生成

Aditya Hemant Shahane, Anuj Kumar Sirohi, Tanmoy Chakraborty, Prathosh A P, Sandeep Kumar

机构 * Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India（印度理工学院德里分校电子工程系） ； Indian Institute of Science, Bengaluru, India（印度科学研究所，班加罗尔，印度） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出DLM4G框架，通过自适应噪声策略提升图到序列生成的事实性和编辑敏感性，在多个数据集上优于现有基线方法。

EvoFlows: Evolutionary Edit-Based Flow-Matching for Protein Engineering

EvoFlows：基于进化编辑的蛋白质工程流匹配

Nicolas Deutschmann, Constance Ferragu, Jonathan D. Ziegler, Shayan Aziznejad, Eli Bixby

机构 * Cradle Zürich, CH（Cradle 苏黎世，瑞士） 纠错

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 EvoFlows通过编辑流学习蛋白质序列间的突变轨迹，实现可控的插入、删除和替换操作，生成与自然蛋白家族一致的变异体，优于现有方法。

Comments Accepted at Workshop on Foundation Models for Science: Real-World Impact and Science-First Design, ICLR 2026

MJ1: Multimodal Judgment via Grounded Verification

MJ1: 通过 grounded 验证实现多模态判断

Bhavesh Kumar, Dylan Feng, Leonard Tang

机构 * Haize Labs（哈泽实验室） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 MJ1 通过结构化 grounded 验证链和反事实一致性奖励提升多模态判断准确性，训练后在 MMRB2 数据集上达到 77.0% 准确率，超越更大模型。

Agentic Planning with Reasoning for Image Styling via Offline RL

基于推理的图像风格化代理规划 via 离线强化学习

Subhojyoti Mukherjee, Stefano Petrangeli, Branislav Kveton, Trung Bui, Franck Dernoncourt, Arko Mukherjee

机构 * Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)

AI总结 本文提出基于推理的代理规划框架，通过结构化规划和工具链提升图像风格化效果，采用合成数据生成和离线强化学习方法，验证在视觉质量和指令遵循上的优越性。

Comments 85 pages

Who Said Neural Networks Aren't Linear?

谁说神经网络不是线性的？

Nimrod Berman, Assaf Hallak, Assaf Shocher

专题命中 图像编辑 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出线性化器架构，通过结构运输概念使神经网络在特定向量空间中表现为线性算子，从而应用线性代数工具处理非线性映射，并展示其在扩散模型和风格迁移中的应用。