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CVPR 2026 生成式 AI 观察梳理：视觉模型开始重写默认设定
这一趋势首先体现在由上海交通大学和 vivo BlueImage Lab 共同提出的《C²FG: Control Classifier-Free Guidance via Score Discrepancy Analysis》上。
南京大学联手阿里巴巴：让AI图像生成变得更"聪明"
这项由南京大学计算机软件新技术国家重点实验室联合阿里巴巴集团、上海人工智能实验室共同完成的研究，以预印本形式发布于2026年6月24日，论文编号为arXiv:2606.26016。感兴趣的读者可以通过该编号在arXiv学术平台上查阅完整论文。
苹果与伊利诺伊大学:四步AI绘图实现媲美五十步生成质量能力提升
这项由苹果公司（Apple）与伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）联合开展的研究，于2026年5月以预印本形式发布在arXiv平台，论文编号为arXiv:2605.08078。
当AI学会"看图写代码"：一场关于视觉理解与程序生成的深度探索
这项由美团、香港大学、香港中文大学、中国科学院自动化研究所、南京大学、哈尔滨工业大学、澳大利亚阿德莱德大学机器学习研究所、慕尼黑路德维希马克西米利安大学、中国科学技术大学以及伦敦玛丽女王大学等多所机构联合完成的研究，以综述论文形式发表于2026年，论文编号为arXiv:2606.15932，感兴趣的读者可通过该编号查询完整原文。