DeltaGAN: Towards Diverse Few-shot Image Generation with Sample-Specific Delta
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
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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 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
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专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted by CVPR2022 Workshop
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 图像生成评测 :inpainting(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted to CVPR 2022
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments To be published in "INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION"
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments AAAI 2021
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted to Interspeech2020
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments Accepted at NeurIPS Workshop on Machine Learning for Creativity and Design 3.0
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:1804.01622 by other authors
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
Comments 9 pages
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract);分类 cs.CV
用于掩码扩散语言模型的计算感知重掩码评估协议
机构 * Arizona State University(亚利桑那州立大学) ; MongoDB(MongoDB公司)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对掩码扩散语言模型评估标准不完善的问题,提出计算感知评估框架CaRE,通过标准化函数评估实际数量等方法审核重掩码策略,应用于多种模型和数据集,揭示了温度、计算匹配等因素对评估的影响,发布相关内容确保评估可重复可比。
Comments updated version
CoDiffGRN:通过BEELINE-KGC基准和协同进化离散扩散重新思考基因调控网络推理
机构 * Peking University(北京大学) ; National University of Defense Technology(国防科技大学)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 该研究针对单细胞转录组数据推断基因调控网络问题,提出CoDiffGRN方法,将GRN推理转化为归纳图完成问题,引入新基准和协同进化离散扩散框架,实验表明其在新调控发现上性能优越,优于现有方法。
Comments 19 pages, 6 figures
D2PO:通过动态偏好优化扩散采样器
机构 * Seoul National University(首尔国立大学) ; Ulsan National Institute of Science and Technology(蔚山国立科学技术院)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对现有框架局限,提出D2PO框架优化扩散采样策略。核心方法是将其转化为基于偏好的对齐问题,利用DPO框架并建模为能量模型,引入新能量公式和动态偏好。主要贡献是使采样器与感知质量更忠实对齐,性能优于传统调度器。
Comments Accepted to ECCV 2026
COMFYCLAW:面向图像生成工作流的自进化技能工具包
机构 * University of Maryland(马里兰大学) ; University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学) ; Nvidia(英伟达) ; Lehigh University(里海大学)
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract)
AI总结 提出COMFYCLAW框架,通过类型化图编辑、区域级VLM验证器和渐进式技能库进化,提升ComfyUI工作流构建的代理可靠性和性能,在多个基准上取得最佳平均评分。
PathPainter:将图像生成模型的泛化能力迁移至具身导航
机构 * Tsinghua University(清华大学)
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract)
AI总结 提出利用鸟瞰图作为全局先验的导航系统,通过图像生成模型理解自然语言意图并生成可通行掩码,结合跨视图定位消除里程计漂移,在无人机平台上完成160米室外长距离导航。
Comments Work in the progress. 16 pages, 13 figures
数据层面指标削弱非确定性:扩散语言模型中的细粒度非确定性评估
机构 * Department of Computer ; Data Sciences, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ; Department of Computer Science \& Engineering, Texas A\&M University, College Station, USA ; Department of Biochemistry, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ; Center for RNA Science ; Therapeutics, Case Western Reserve University, Cleveland, USA ; Department of Biomedical Engineering, Case Western Reserve University, Cleveland, USA
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 本文研究了扩散语言模型中非确定性问题,指出数据层面指标限制了对模型行为变化的洞察,并提出基于样本级预测差异的细粒度评估方法,揭示了非确定性在代码生成中的高敏感性。
生成前沿:为何评估对扩散语言模型至关重要
机构 * Purdue University(普渡大学)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 本文探讨了扩散语言模型评估方法的局限性,提出生成前沿作为评估生成质量的原理性方法,分析了生成困惑度和熵在KL散度中的作用。
进入离散扩散模型的时代:Schrödinger桥和熵最优传输的基准
机构 * Applied AI Institute(应用人工智能研究所) ; AI Foundation and Algorithm Lab(人工智能基金会与算法实验室)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
AI总结 本文提出了一种针对离散空间的Schrödinger桥基准,通过构造具有已知解的概率分布对,实现了对SB方法在高维离散设置中性能的严格评估,并引入了新的SB算法DLightSB和DLightSB-M以及α-CSBM算法。
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
机构 * UC Berkeley(加州大学伯克利分校)
专题命中 图像生成评测 :text-to-image(title,abstract)
Comments NeurIPS 2025 (D&B Track)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
Journal ref NeurIPS 2025
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
Comments Accepted by ICML2025, code link: https://github.com/pickxiguapi/MODULI
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
专题命中 图像生成评测 :image generation(title,abstract)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)
Comments 8 pages
专题命中 图像生成评测 :image generation(title);diffusion(abstract)
专题命中 图像生成评测 :diffusion(title,abstract)