图像生成

D3LM: A Discrete DNA Diffusion Language Model for Bidirectional DNA Understanding and Generation

D3LM：一种用于双向DNA理解和生成的离散DNA扩散语言模型

Zhao Yang, Hengchang Liu, Chuan Cao, Bing Su

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 D3LM通过掩码扩散统一双向DNA理解和生成，实现优于现有模型的性能。

Comments Accepted as a workshop paper at MLGenX 2026

Multi-patient Inverse Estimation of Effective Membrane Diffusion Coefficients in Calcium-Citrate Hemodialysis

多患者逆向估计钙-柠檬酸盐血液透析装置中的有效膜扩散系数

Geoffrey Lacour, Nicolae Cîndea, Julien Aniort

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出多患者逆向建模方法，用于估计血液透析装置中的有效膜扩散系数，通过结合流体动力学与多物种扩散模型，提升参数可识别性与稳定性。

Investigating Group Relative Policy Optimization for Diffusion Transformer based Text-to-Audio Generation

探究基于扩散变压器的文本到音频生成中的群体相对策略优化

Yi Gu, Yanqing Liu, Chen Yang, Sheng Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文基于扩散变压器架构，利用群体相对策略优化提升文本到音频生成的保真度和提示遵循性。

LFPO: Likelihood-Free Policy Optimization for Masked Diffusion Models

LFPO：基于掩码扩散模型的似然自由策略优化

Chenxing Wei, Jiazhen Kang, Hong Wang, Jianqing Zhang, Hao Jiang, Xiaolong Xu, Ningyuan Sun, Ying He, F. Richard Yu, Yao Shu, Bo Jiang

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence（广东省人工智能与数字经济实验室） ； University of Science（科学技术大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carleton University（卡尔顿大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 LFPO通过似然自由策略优化提升掩码扩散模型的生成质量与推理效率。

On the robustness of pullback attractors for a nonlocal reaction-diffusion equation under perturbation

关于非局部反应扩散方程在扰动下的回溯吸引子鲁棒性的研究

Rubén Caballero, Pedro Marín-Rubio, José Valero

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究非局部反应扩散方程在扰动下的回溯吸引子鲁棒性，扩展了之前的结果并采用非自治框架进行分析。

Reasoning or Rationalization? The Role of Justifications in Masked Diffusion Models for Fact Verification

推理还是合理化？在事实验证中的掩码扩散模型中合理化的作用

Jacob Devasier

机构 * The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究发现，掩码扩散模型在事实验证中，早期结论易受合理化过程影响，导致准确性下降。

Soft-Masked Diffusion Language Models

软掩码扩散语言模型

Michael Hersche, Samuel Moor-Smith, Thomas Hofmann, Abbas Rahimi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出软掩码方法，通过动态融合掩码token与预测token的嵌入，提升扩散语言模型的生成性能和准确性。

Comments Accepted at the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR2026)

Optimal Stopping in Latent Diffusion Models

潜在扩散模型中的最优停止

Yu-Han Wu, Quentin Berthet, Gérard Biau, Claire Boyer, Romuald Elie, Pierre Marion

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； INRIA, ENS-PSL, Paris（INRIA、巴黎大学-PSL） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究揭示了潜在扩散模型中潜在维度与停止时间对样本质量的影响，提出通过调整停止时间优化生成质量的方法。

AdaBlock-dLLM: Semantic-Aware Diffusion LLM Inference via Adaptive Block Size

AdaBlock-dLLM: 通过自适应块大小实现语义感知的扩散语言模型推理

Guanxi Lu, Hao Mark Chen, Yuto Karashima, Zhican Wang, Daichi Fujiki, Hongxiang Fan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 AdaBlock-dLLM通过自适应块大小实现语义感知的扩散语言模型推理，提升解码准确性与效率。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

RED-DiffEq: Regularization by denoising diffusion models for solving inverse PDE problems with application to full waveform inversion

RED-DiffEq: 通过去噪扩散模型正则化求解受偏微分方程约束的反问题及其在全波成像中的应用

Siming Shan, Min Zhu, Youzuo Lin, Lu Lu

机构 * Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） ； School of Data Science and Society, University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学夏洛特分校数据科学与社会学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 RED-DiffEq通过去噪扩散模型正则化方法，提升求解受偏微分方程约束反问题的精度和鲁棒性，并应用于全波成像中

Does Generation Require Memorization? Creative Diffusion Models using Ambient Diffusion

生成是否需要记忆？利用环境扩散的创造性扩散模型

Kulin Shah, Alkis Kalavasis, Adam R. Klivans, Giannis Daras

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种利用高噪声尺度数据训练的扩散模型方法，有效减少记忆性的同时保持生成质量。

Comments 33 pages

Diffusion-Enhanced Optimization of Variational Quantum Eigensolver for General Hamiltonians

扩散增强的变分量子本征求解器对一般哈密顿量的优化

Shikun Zhang, Zheng Qin, Yongyou Zhang, Yang Zhou, Rui Li, Chunxiao Du, Zhisong Xiao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用扩散模型优化变分量子本征求解器，以提高对一般哈密顿量的优化效率，通过生成高性能参数实现快速收敛并缓解 barren plateau 和局部极小值问题。

Journal ref Advanced Quantum Technologies 9, e00766 (2026)

Distributional Priors Guided Diffusion for Generating 3D Molecules in Low Data Regimes

基于分布先验的扩散模型生成低数据条件下3D分子

Haokai Hong, Wanyu Lin, Ming Yang, Kay Chen Tan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出几何OOD扩散模型，通过捕捉分布结构先验生成低数据条件下3D分子，提升生成成功率12.6%。

Comments 24 pages. Accepted by AAAI 2026

An Open-Source Modular Benchmark for Diffusion-Based Motion Planning in Closed-Loop Autonomous Driving

面向闭环自动驾驶的开源模块化扩散运动规划基准

Yun Li, Simon Thompson, Yidu Zhang, Ehsan Javanmardi, Manabu Tsukada

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo（信息科学与技术研究生学校，东京大学） ； TIER IV, Inc.（TIER IV公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出开源模块化扩散运动规划基准，通过分解单体规划器并实现原生C++去噪循环，实现实车部署中运行时可配置的求解器参数和去噪过程的可观测性。

Comments 8 pages, 5 figures

BadRSSD: Backdoor Attacks on Regularized Self-Supervised Diffusion Models

BadRSSD: 对于正则化自监督扩散模型的后门攻击

Jiayao Wang, Yiping Zhang, Mohammad Maruf Hasan, Xiaoying Lei, Jiale Zhang, Junwu Zhu, Qilin Wu, Dongfang Zhao

机构 * School of Information and Artificial Intelligence, Yangzhou University, China（扬州大学信息与人工智能学院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Chaohu University, China（池州学院计算机与人工智能学院） ； Tacoma School of Engineering and Technology, University of Washington, USA（华盛顿大学塔科马工程与技术学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 BadRSSD是一种针对自监督扩散模型表示层的后门攻击方法，通过在PCA空间中操控语义表示并应用跨空间约束，实现隐蔽的后门攻击并提升攻击效果。

DRIFT: Diffusion-based Rule-Inferred For Trajectories

DRIFT: 基于扩散的轨迹规则推断

Jinyang Zhao, Handong Zheng, Yanjiu Zhong, Qiang Zhang, Yu Kang, Shunyu Wu

机构 * School of Management, Ministry of Education Engineering Research Center for Intelligent Decision-Making & Information System Technologies, Hefei University of Technology（管理学院、教育部智能决策与信息系统技术工程研究中心、合肥工业大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DRIFT通过整合关系归纳偏置和时间注意力偏置，生成高保真的轨迹，实现平滑与精度的平衡，提升移动机器人在无结构环境中的轨迹生成性能。

Recent Analytical and Computational Developments on the Advection-Diffusion-Reaction Wildfire Model

近期关于输运-扩散-反应野火模型的分析与计算发展

Luca Nieding, A. George Morgan, Adrian Navas, DonatoPera, Bruno Rubino, Federica Di Michele, Koondanibha Mitra, Qiyao Peng, Cordula Reisch

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文综述了基于物理的输运-扩散-反应模型，探讨了其在预测野火传播中的应用及计算效率的优化方法。

On the time a diffusion process spends along a line

关于扩散过程沿直线停留时间的研究

Nils Lid Hjort, Rafail Zalmonovich Khasminskii

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了扩散过程沿直线停留时间的分布特性，推导了其混合分布参数，并探讨了布朗运动的特殊情况及新的指数分布家族。

Comments 16 pages, 0 figures; Statistical Research Report, Department of Mathematics, University of Oslo, October 1992, but now arXiv'd in March 2026. The paper is published, in essentially this form, in Stochastic Processes and their Applications, 1993, vol. 47, pages 229-247, and may be found at this url: www.sciencedirect.com/science/article/pii/030441499390016W

Journal ref Stochastic Processes and their Applications, 1993, vol. 47, pages 229-247

A Quantum Algorithm for the Diffusion Step of Grid-based Filter

基于网格滤波的扩散步骤的量子算法

Yeongkwon Choe, Chan Gook Park, Jindřich Duník, Jan Krejčí, Jakub Matoušek, Marek Brandner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于量子傅里叶变换的加法器实现网格滤波器扩散步骤的量子算法，有效减少量子门数量和电路深度。

Comments This work has been submitted to IFAC for possible publication

Efficient Long-Sequence Diffusion Modeling for Symbolic Music Generation

高效长序列扩散建模用于符号音乐生成

Jinhan Xu, Xing Tang, Houpeng Yang, Haoran Zhang, Shenghua Yuan, Jiatao Chen, Tianming Xi, Jing Wang, Jiaojiao Yu, Guangli Xiang

机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence（计算机科学与人工智能学院） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Hubei University of Technology（湖北工业大学） ； School of Information Engineering（信息工程学院） ； Hubei University of Economics（湖北经济学院） ； Hubei Key Laboratory of Digital Finance Innovation（湖北省数字金融创新重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 SMDIM通过高效全局结构构建和轻量局部细化，提升长序列符号音乐生成的效率和质量。

Comments 17 pages, 5 figures

Bridge Matching Sampler: Scalable Sampling via Generalized Fixed-Point Diffusion Matching

桥梁匹配采样器：通过广义固定点扩散匹配实现可扩展采样

Denis Blessing, Lorenz Richter, Julius Berner, Egor Malitskiy, Gerhard Neumann

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Zuse Institute Berlin（柏林泽尼克研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 桥梁匹配采样器通过广义固定点扩散匹配方法，实现了在保持模式多样性的同时可扩展的高质量采样。

Comments Preprint

Phys-Diff: A Physics-Inspired Latent Diffusion Model for Tropical Cyclone Forecasting

Phys-Diff：一种基于物理的潜在扩散模型用于热带气旋预测

Lei Liu, Xiaoning Yu, Kang Chen, Jiahui Huang, Tengyuan Liu, Hongwei Zhao, Bin Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Phys-Diff通过结合物理启发的归纳偏置和多模态数据整合，提升热带气旋预测的物理一致性与性能

Comments 5 pages, 4 figures. Accepted to IEEE ICASSP 2026

Learning Quantum Data Distribution via Chaotic Quantum Diffusion Model

通过混沌量子扩散模型学习量子数据分布

Quoc Hoan Tran, Koki Chinzei, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima

机构 * Quantum Laboratory, Fujitsu Research, Fujitsu Limited, Kawasaki, Kanagawa 211-8588, Japan（Fujitsu 有限有限公司量子实验室， Fujitsu 研究） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出混沌量子扩散模型，通过混沌哈密顿量时间演化生成投影集合，实现对量子数据分布的有效学习，提高了量子生成建模的训练性和鲁棒性。

Comments Update citations and Fig. 7

ISS Policy : Scalable Diffusion Policy with Implicit Scene Supervision

ISS政策：具有隐式场景监督的可扩展扩散策略

Wenlong Xia, Jinhao Zhang, Ce Zhang, Yaojia Wang, Huizhe Li, Youmin Gong, Jie Mei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 ISS策略通过隐式场景监督模块提升机器人操作的性能和鲁棒性，实现高效、泛化能力强的3D视觉-运动扩散策略。

On the $ε$-Free Inference Complexity of Absorbing Discrete Diffusion

关于吸收离散扩散的ε-免费推断复杂度

Xunpeng Huang, Yingyu Lin, Nishant Jain, Kaibo Wang, Difan Zou, Yian Ma, Tong Zhang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AATU方法，通过吸收离散扩散的结构优势，实现了ε-TV收敛的O(d ln d)复杂度，消除了传统均匀化推理的分数限制假设，并在时间不变参数化中展示了更高效的推理策略。

Comments 48 pages

Measurement of ion acceleration and diffusion in a laser-driven magnetized plasma

等离子体中离子加速与扩散的测量

J. T. Y. Chu, J. W. D. Halliday, C. Heaton, K. Moczulski, A. Blazevic, D. Schumacher, M. Metternich, H. Nazary, C. D. Arrowsmith, A. R. Bell, K. A. Beyer, A. F. A. Bott, T. Campbell, E. Hansen, D. Q. Lamb, F. Miniati, P. Neumayer, C. A. J. Palmer, B. Reville, A. Reyes, S. Sarkar, A. Scopatz, C. Spindloe, C. B. Stuart, H. Wen, P. Tzeferacos, R. Bingham, G. Gregori

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究通过激光驱动磁化等离子体实验，测量了离子加速与扩散过程，探讨了波粒相互作用及下混漂移不稳定性在其中的作用机制。

Enhanced molecular diffusion near a soft fluctuating membrane

靠近柔软波动膜的分子扩散增强

Ali Mohammadi, Zhen Li, Sophie Marbach, Micheline Abbas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究发现软波动膜可增强溶剂分子扩散，通过自发动量交换促进混合，与大粒子的流体动力学机制不同。

Iterative Distillation for Reward-Guided Fine-Tuning of Diffusion Models in Biomolecular Design

迭代蒸馏用于生物分子设计中基于奖励的扩散模型微调

Xingyu Su, Xiner Li, Masatoshi Uehara, Sunwoo Kim, Yulai Zhao, Gabriele Scalia, Ehsan Hajiramezanali, Tommaso Biancalani, Degui Zhi, Shuiwang Ji

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； EvolutionaryScale（进化尺度） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Genentech（基因泰克） ； University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学健康科学中心休斯顿分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于迭代蒸馏的扩散模型微调方法，用于生物分子设计中的奖励引导生成，提升训练稳定性和样本效率。

EquiReg: Equivariance Regularized Diffusion for Inverse Problems

EquiReg：等变正则化扩散用于逆问题

Bahareh Tolooshams, Aditi Chandrashekar, Rayhan Zirvi, Abbas Mammadov, Jiachen Yao, Chuwei Wang, Anima Anandkumar

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Alberta Machine, Intelligence Institute (Amii)（阿尔伯塔机器智能研究所） ； Neuroscience and Mental Health Institute, University of Alberta（阿尔伯塔大学神经科学与心理健康研究所） ； New York University（纽约大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 EquiReg通过正则化扩散模型提升逆问题求解，有效引导采样向保持对称性的区域，提升图像修复和偏微分方程求解质量。

Diffusion Models in Recommendation Systems: A Survey

推荐系统中的扩散模型：一篇综述

Ting-Ruen Wei, Yi Fang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文综述了推荐系统中扩散模型的应用，提出基于推荐任务的分类方法，总结了扩散模型在推荐系统中的发展现状及未来研究方向。

Comments 39 pages