绘画风格并非单一整体：颜色、纹理和结构可能来自不同来源。现有方法将它们作为一个整体风格信号进行迁移，用户难以单独控制每个属性的来源和强度。本文提出StyleComposer，在扩散模型中分别针对每个属性找到最佳表示，并在去噪过程中协调这些表示，实现属性分离。该方法无需训练或反演，能更好地联合满足多参考风格和文本提示，并且为每个属性提供一个强度调节滑杆。项目页面提供更多信息。
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arXiv cs.CV 发布了这条关于 研究论文 的更新：绘画风格并非单一整体：颜色、纹理和结构可能来自不同来源。现有方法将它们作为一个整体风格信号进行迁移，用户难以单独控制每个属性的来源和强度。本文提出StyleComposer，在扩散模型中分别针对每个属性找到最佳表示，并在去噪过程中协调这些表示，实现属性分离。该方法无需训练或反演，能更好地联合满足多参考风格和文本提示，并且为每个属性提供一个强度调节滑杆。项目页面提供更多信息。
此方法创新性地将风格属性分配至扩散模型中最易分离它们的表示，并协调这些表示的使用时间，实现细粒度风格控制，提升了多参考风格迁移的灵活性和效果。
研究员、模型团队和技术战略负责人 应该重点关注这条信号，尤其是正在跟踪 research、papers 的团队。
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在动态城市环境中，由于移动物体和遮挡，构建可靠的在线高清地图仍然具有挑战性。现有方法虽然采用特征级时序融合，但仅依赖于逐帧的真实标签监督，缺乏针对连续在线高清地图间几何噪声和时序抖动的显式约束。本文提出MapTCL，一种辅助训练策略，通过双向对齐设计时序一致性损失，具体包括双向向量一致性学习（BVCL）和栅格地图一致性学习（RCL），联合训练以提升生成高清地图的时序稳定性。在nuScenes和Argoverse 2两个基准数据集上的实验显示，MapTCL作为即插即用模块，持续提升多个基线模型表现，且无额外推理开销。
图画书和漫画因易于被儿童理解，长期被用来传播仇恨叙事，如臭名昭著的纳粹宣传图画书《毒蘑菇》。近期，前沿文本到图像(T2I)系统如Gemini和GPT-Image支持多轮对话生成，能保持角色和场景一致，使得制作包含仇恨叙事的视觉故事变得廉价且规模化。以往研究多聚焦单张图像的仇恨内容，未深入探讨组图层面的仇恨含义。本文构建了包含330个多轮配置、涵盖55个仇恨故事的\texttt{HatefulStoryPrompts}，跨两种语言和三种视觉风格，评测五个前沿模型的4950次尝试，模型完成率超80%，最佳达99.0%。对人标数据集\texttt{HatefulVisualStory}（969组仇恨图像集与990组正常对照）评测现有内容审核系统，发现它们常漏判组图仇恨意图，专用安全模型召回最高仅34.9%，强视觉-语言模型达67.5%。文中提出主动与生成后防护措施，交互感知监控对仅提示内容召回率达97.3%，用户提供首图时为92.6%，而联合分析完成图组的生成后方法召回率达80.2%。研究表明，随着图像生成从单个输出向连贯视觉叙事发展，安全策略也需从单图监控演进为基于交互与图像关系的状态推理。