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CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像？ID-Patch带来新解法

本文围绕个性化多人图像生成展开，指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足，提出全新的ID-Patch方案，阐述其设计思路、实验效果等，还探讨了提升空间与未来方向，该方案在多人物图像生成中有突破式提升。

本文整理自 QCon 全球软件开发大会·2026 石孝钢演讲。京东零售面对百亿级商品素材供给难题，构建 Oxygen Vision 系统，从艺术、技术、算术三方面探索，实现日供超 1000 万素材，服务超 100 万家商家，核心 XTR 综合提升 29%。

北航彭浩团队提出SIHD框架，基于结构信息原理，自适应构建多尺度扩散层级，实现稳定离线策略学习。通过构建状态拓扑图、用结构信息增益引导扩散、引入结构熵正则化器，在D4RL测试中表现出色。

AIGC技术发展使AI图像滥用问题严重，公众面临信任危机。上交与上海AI Lab等团队在论文中从构建数据集、设计模型、实现检测与生成统一三方面破局，LEGION能检测伪造，还可反哺生成模型进化。

南洋理工大学陶大程教授团队联合发布评测报告，揭示扩散语言模型在智能体能力上有系统性缺陷，落后自回归模型。还分析其失败原因，提出评测框架，明确能力边界并给出研究建议。

随着扩散模型广泛应用，其安全问题凸显。天津大学团队论文系统梳理文生图模型攻击方式、风险类型、威胁场景与防御体系，指出当前防御不足，需建立更体系化防护体系。

扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架，不必改动模型本身，优化其“采样导航系统”，在多基准测试中取得领先图像生成效果，解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。

Hi3DEval团队推出面向3D内容生成的全新层次化自动评测体系Hi3DEval，设计对象级、部件级与材质主题三层评测协议，在HuggingFace发布首期3D生成榜单，涵盖30个主流与前沿模型。

本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。

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