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帕累托最优
分布 图像编辑与可控生成1鲁棒性与安全1
01 02
POCA：面向视觉文本生成的帕累托最优课程对齐
POCA: Pareto-Optimal Curriculum Alignment for Visual Text Generation
把视觉文本生成中的文本准确率与图像美感/指令遵循的冲突建模为多目标优化，用帕累托最优集替代加权求和奖励，并配合自动难度评估的课程式提示选择；这套「帕累托奖励+课程采样」思路可直接迁移到任何需要多奖励 RL 微调的扩散生成任务（如编辑、个性化）。
一种具有跨模态和跨任务效用保证的视觉语言模型去偏闭式解
A Closed-Form Solution for Debiasing Vision-Language Models with Utility Guarantees Across Modalities and Tasks
提出一种无需训练、无需标注数据的闭式去偏方法，可同时去偏视觉和文本模态，在保持任务性能的同时实现帕累托最优公平性，可直接用于零样本图像分类、文本到图像检索和生成等视觉任务。