多模态信息融合

From 2D Grids to 1D Tokens: Reforming Shared Representations for Multimodal Image Fusion

从二维网格到一维标记：重塑多模态图像融合的共享表示

Yuchen Xian, Yunqiu Xu, Yang He, Yi Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 通用Image Fusion ：image fusion(title,abstract)；multimodal image fusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于冻结预训练图像标记器的紧凑一维标记接口，通过选择性标记编辑（STE）稀疏更新关键标记，在保持融合骨干网络不变的同时引导全局外观一致性，实现全局连贯与局部保真的最佳平衡。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Mitigating Content Shift and Hallucination in GenAI Image Editing via Structural Refinement

通过结构细化减轻生成式AI图像编辑中的内容偏移和幻觉

Luxi Zhao, Michael S. Brown

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science（电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 通用Image Fusion ：image fusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种后处理框架，通过建立粗空间和光度对应关系并融合输入图像与GenAI增强图像，在保留感知增强的同时抑制幻觉内容，从而解决黑盒GenAI图像编辑中的结构保持问题。