最高9.0分！这16篇最高分ICLR2025论文必看！从生成模型到MOE等

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1. Scaling In-the-Wild Training for Diffusion-based Illumination Harmonization and Editing by Imposing Consistent Light Transport - Rating: 9.0 通过引入一致的光传输约束扩展基于扩散的光照协调与编辑的自然场景训练 基于扩散的图像生成器正成为光照协调与编辑的独特方法。然而，在扩展基于扩散的光照编辑模型训练时，目前的瓶颈主要在于难以保留图像的底层细节和保持固有属性（如反照率）不变。如果缺乏适当的约束，直接用复杂、多样或自然场景数据训练最新的大型图像模型，可能会导致生成结构引导的随机图像，而非实现精确光照操控的目标。 我们提出了在训练过程中引入**一致光传输（Imposing Consistent Light, ICLight）**约束的方法。此方法基于物理原理：物体在不同光照条件下的外观的线性混合，与其在混合光照下的外观保持一致。这种一致性使得模型在学习光照时更加 ………………………………