Neural Scene Decoration from a Single Photograph
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments ECCV 2022 paper. 14 pages of main content, 4 pages of references, and 11 pages of appendix
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 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments ECCV 2022 paper. 14 pages of main content, 4 pages of references, and 11 pages of appendix
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments accepted to ECCV2022; code available at http://github.com/zhuhao-nju/mofanerf
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Accepted to NeurIPS 2020
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020), 9841-9850
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments 14 pages including refences
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments 16 pages, 10 figures
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments ICCV 2021 (oral); Project page: https://infinite-nature.github.io/; Video: https://www.youtube.com/watch?v=oXUf6anNAtc
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments SIGGRAPH Asia 2021 Technical Paper. Code: https://github.com/yizhiwang96/deepvecfont ; Homepage: https://yizhiwang96.github.io/deepvecfont_homepage/
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Accepted to UIST2021. Project page: https://sites.google.com/view/deepmannequin/home
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Project Page: https://grail.cs.washington.edu/projects/vid2actor/ Supplementary Video: https://youtu.be/Zec8Us0v23o
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Leonardo / SIGGRAPH 2020 Art Papers
Journal ref Leonardo, Volume 53, Issue 4, August 2020
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Published at SIGGRAPH Asia 2018 (ACM Transactions on Graphics). Project page with codes, pretrained models, and human model lists is at http://kanamori.cs.tsukuba.ac.jp/projects/relighting_human/
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments Symposium on Geometry Processing 2019
Journal ref Computer Graphics Forum 38 (5), 2019
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.MM
Comments CVPR-19 Workshop on Computer Vision: Challenges and Opportunities for Privacy and Security (CV-COPS 2019)
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV、cs.GR
Comments In NeurIPS, 2018. Code, models, and more results are available at https://github.com/NVIDIA/vid2vid
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV;diffusion(comments)
Comments Accepted to DICTA 2022, released 11000+ environmental scene images generated by Stable Diffusion and 1000+ images generated by DALLE-2
新概念必须进入之处:统一多模态模型中的入口门跨任务可用性
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) ; Columbia University(哥伦比亚大学) ; CUHK(香港中文大学) ; University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究通过分离统一多模态模型的理解与生成任务方向,发现跨任务可用性取决于概念绑定的入口层,提出的对齐目标可在极低损失下实现概念跨任务迁移。
Comments 27 pages, 10 figures
JoLT:用于上下文引导的高分辨率分块生成的联合潜在轨迹
机构 * Obvious Research(奥布弗西斯研究公司) ; Sorbonne Université(索邦大学)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本文提出JoLT方法,通过联合去噪LR与HR潜在图像生成高分辨率图像,其生成的图像细节丰富、视觉效果佳,优于竞争基线,为艺术创作提供新方向。
Comments 25 pages, 10 figures, 7 tables. Accepted at the AI4VA Workshop at ECCV 2026. Project page: https://obvious-research.github.io/jolt/
歧义去了哪里?探究多模态模型如何解释多义词
机构 * Princeton University(普林斯顿大学)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究对比17个文本到图像模型和15个文本生成模型,发现多模态模型生成图像的词义多样性低于文本,揭示了基础模型在不同模态间意义表达的迁移 gap。
Comments Oral Presentation, Sci-FM Workshop @ COLM 2026
PROVE:基于可验证证据的无训练提示词恢复
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究提出无训练的黑盒提示词反转攻击PROVE,通过可验证场景描述重建提示词,在多数据集上优于基线方法,可用于版权保护相关研究。
顺序很重要:LVLMs作为图像序列时间推理的评判者
机构 * University of Bologna(博洛尼亚大学) ; NOVA School of Science and Technology(NOVA科技学院) ; NOVA Laboratory for Computer Science and Informatics(NOVA计算机科学与信息实验室)
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究发现大视觉语言模型(LVLMs)作为多模态评判者存在时间顺序判别缺陷,受首因、近因等结构性偏差影响,呼吁构建时间感知的视觉序列评估范式。
Comments 34 pages, camera-ready
OTLesMix:用于生成形状与位置多样化合成病灶的Wasserstein重心与最优传输映射
机构 * Univ. Lyon(里昂大学) ; INSA Lyon(里昂国立应用科学学院) ; UCBL(里昂第一大学) ; CNRS(法国国家科学研究中心) ; Inserm(法国国家健康与医学研究院) ; CREATIS
专题命中 文生图 :image synthesis(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究提出OTLesMix方法,利用Wasserstein重心与最优传输映射生成多样化合成病灶,在三项脑病灶分割任务上使Dice分数提升2.9至6.6个百分点,性能优于现有混合类方法。
LC-GRPO:通过朗之万校正弥合基于流的GRPO的训练-推理差距
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 LC-GRPO 是带朗之万校正的基于流的 GRPO 框架,通过对齐推理的 ODE 欧拉步加朗之万校正,缩小流模型训练与推理的样本差距,在多任务上提升奖励优化并保留生成质量。
面向连贯性的梦境场景可视化
机构 * School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 该研究提出DSV系统,通过大型语言模型拆分梦境描述为四部分,结合文本到图像模型生成连贯的四面板图像序列,经DreamBank数据集50次可视化评估,用CLIP等模型指标验证了其质量、保真度与连贯性。
Comments short paper accepted at ICCC 2026
零样本图像描述中合成监督的实体忠实修复
机构 * Guangxi University(广西大学) ; School of Computer, Electronics and Information(计算机与电子信息学院)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 针对零样本图像描述中合成监督的实体级错位问题,提出即插即用框架ReCap,通过实体级重对齐与自适应加权策略优化合成数据,在两类基准上实现最优性能。
Comments Accepted to the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 16 pages, 7 figures
开放集AIGC检测的测试时课程
机构 * Baidu Inc.(百度公司)
专题命中 文生图 :text-to-image(abstract);分类 cs.CV
AI总结 本研究针对开放集AIGC检测的分布偏移问题,提出Test-Time Curriculum框架,结合跨尺度伪标签细化技术,构建AIGCGuard基准,经实验验证可显著提升未见生成器偏移下的检测性能。