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OmniGen2
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新的ARRO方法通过最小化意外更改来改进可控图像编辑
研究人员开发了一种新的可控图像编辑方法，该方法侧重于仅进行指定的更改，同时保留图像的其余部分。这种方法使用带有代理视觉-语言奖励模型的强化学习来审计编辑，识别未实现的请求更改和意外的修改。该系统名为ARRO，在FLUX.1等基准测试中展示了平均EditScore的提高，并将非目标像素更改减少了8.4%，与基础编辑器相比，并通过人类评估和向OmniGen2等其他模型的迁移能力进行了进一步验证。
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新框架SpatialFlow-GRPO通过细粒度奖励增强图像编辑
研究人员推出了一种新颖的训练框架SpatialFlow-GRPO，旨在通过解决强化学习中全图奖励信号的局限性来提高图像编辑质量。该新方法结合了空间细粒度奖励反馈，将区域感知奖励转换为与策略更新期间特定潜在位置对齐的优化信号。该框架还包括一个名为SFReward的区域感知奖励模型、一个名为SFReward-14K的数据集，以及一个名为MultiEditBench的基准套件，用于评估多区域编辑能力。在OmniGen2和FLUX.2-kle…