图像生成

Polynomial quasi-Trefftz DG for PDEs with smooth coefficients: elliptic problems

多项式准Trefftz DG方法用于具有光滑系数的PDE：椭圆问题

Lise-Marie Imbert-Gérard, Andrea Moiola, Chiara Perinati, Paul Stocker

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种多项式准Trefftz DG方法，用于解决具有光滑系数的椭圆问题，通过高阶精度和稳定性提升解决变量系数下的PDE问题。

Comments 26 pages, 6 figures, 2 tables, added some remarks and one figure

Journal ref IMA J. Numer. Anal., 45(6), 2025, pp. 3473-3506

Shape Selection in Nanopillar Formation

纳米柱形成中的形状选择

Marta A. Chabowska, Magdalena A. Załuska-Kotur

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究通过VicCA模型揭示了纳米柱形成中形状选择的机制，表明生长潜力分布和外部参数调控影响表面几何形态。

Comments 4 pages, 4 figures, submitted to Solid State Communications

Solvability of a class of integro-differential equations with Laplace and bi-Laplace operators

具有拉普拉斯和双拉普拉斯算子的一类积分-微分方程的可解性

Vitali Vougalter, Vitaly Volpert

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了在扩散项中标准拉普拉斯与双拉普拉斯算子之差情况下积分-微分方程解的存在性，采用固定点技术并利用非弗雷德霍尔椭圆算子的可解性条件进行证明。

AI-Driven Phase Identification from X-ray Hyperspectral Imaging of cycled Na-ion Cathode Materials

基于X射线超光谱成像的AI驱动相识别：循环钠离子正极材料

Fayçal Adrar, Nicolas Folastre, Chloé Pablos, Stefan Stanescu, Sufal Swaraj, Raghvender Raghvender, François Cadiou, Laurence Croguennec, Matthieu Bugnet, Arnaud Demortière

机构 * Laboratoire de Réactivité et de Chimie des Solides (LRCS), CNRS UMR 7314, Université de Picardie Jules Verne（法国皮卡第大学劳勃-德-夏尔固体反应与化学实验室（LRCS）） ； Réseau sur le Stockage Electrochimique de l’Energie (RS2E), CNRS FR 3459（能源电化学存储网络（RS2E）） ； ALISTORE-European Research Institute, CNRS FR 3104（ALISTORE欧洲研究机构） ； Université de Picardie Jules Verne（法国皮卡第大学） ； Synchrotron SOLEIL（SOLEIL同步辐射光源） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出一种AI驱动方法，用于处理稀疏采样的超光谱数据，实现钠离子正极材料中多相分布的纳米尺度成像与分析。

Stabilization of premixed NH3/H2/air flames via bluff-body flame holders

通过突扩体火焰持针稳定预混NH3/H2/空气火焰

Lukas Gaipl, Wei Guan, Ganesh Guggilla, Alexey Kropman, Frank Beyrau, Dominique Thévenin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过实验和模拟揭示突扩体通过偏偏好氢扩散和回流热交换稳定预混NH3/H2/空气火焰的机制。

HSC-VLA: Hierarchical Scene-Clearing for Robust Bimanual Manipulation in Dense Clutter

HSC-VLA：分层场景清除用于密集杂乱环境中的鲁棒双臂操作

Zhen Liu, Xinyu Ning, Zhe Hu, XinXin Xie, Yitong Liu, Zhongzhu Pu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 HSC-VLA 通过分层场景清除方法提升密集杂乱环境中的双臂操作鲁棒性，实现 86.7% 的高成功率。

Flow2GAN: Hybrid Flow Matching and GAN with Multi-Resolution Network for Few-step High-Fidelity Audio Generation

Flow2GAN：混合流匹配与GAN的多分辨率网络用于少步高质量音频生成

Zengwei Yao, Wei Kang, Han Zhu, Liyong Guo, Lingxuan Ye, Fangjun Kuang, Weiji Zhuang, Zhaoqing Li, Zhifeng Han, Long Lin, Daniel Povey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 Flow2GAN结合流匹配与GAN微调，通过多分辨率网络提升音频生成的高质量与高效性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Structural encoding with classical codes for computational-basis bit-flip correction in the early fault-tolerant regime

基于经典码的结构编码用于计算基位翻正误校正在早期容错 regime 中

IlKwon Sohn, Changyeol Lee, Wooyeong Song, Kwangil Bae, Wonhyuk Lee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于经典码的结构编码方法，用于在早期容错 regime 中通过计算基位翻正误校正提升量子计算性能。

Comments 23 pages, 6 figures

Mass-Lumped Virtual Element Method with Strong Stability-Preserving Runge-Kutta Time Stepping for Two-Dimensional Parabolic Problems

具有强稳定性保持Runge-Kutta时间步进的质心虚拟元方法用于二维抛物型问题

Paulo Akira F. Enabe, Rodrigo Provasi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种适用于二维抛物型问题的质心虚拟元方法结合强稳定性保持Runge-Kutta时间积分，通过构造对角质量矩阵和稳健的谱估计，实现了高精度和稳定性，验证了其在网格变形和各向异性扩散中的鲁棒性。

Compose by Focus: Scene Graph-based Atomic Skills

通过聚焦：基于场景图的原子技能

Han Qi, Changhe Chen, Heng Yang

机构 * School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） ； Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于场景图的原子技能学习框架，结合图神经网络与扩散式模仿学习，并与视觉-语言模型结合，提升机器人在复杂任务中的稳健性和组合泛化能力。

Comments Acceptance to ICRA 2026. Website: https://computationalrobotics.seas.harvard.edu/SkillComposition/

Flow Matching Meets Biology and Life Science: A Survey

流匹配遇见生物学与生命科学：一篇综述

Zihao Li, Zhichen Zeng, Xiao Lin, Feihao Fang, Yanru Qu, Zhe Xu, Zhining Liu, Xuying Ning, Tianxin Wei, Ge Liu, Hanghang Tong, Jingrui He

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了流匹配在生物学和生命科学中的应用，涵盖生物序列建模、分子生成与设计及肽和蛋白质生成等核心领域。

Comments Nature Portfolio Journal Artificial Intelligence, 34 pages

Robust Surface-Induced Enhancement of Exciton Transport in Magic-Angle-Oriented Molecular Aggregates

鲁棒的表面诱导激发子传输增强在魔角定向分子聚集体中

Siwei Wang, Liang-Yan Hsu, Hsing-Ta Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过宏观量子电动力学框架揭示了银表面诱导的激发子传输增强机制，发现近场耦合和金属表面辐射散射对扩散系数有显著影响。

Comments 26 pages, 5 figures

Journal ref J. Phys. Chem. Lett. 2025, 16, 41, 10575-10583

Simultaneous Identification of Coefficients and Source in a Subdiffusion Equation from One Passive Measurement

从一个被动测量同时识别子扩散方程中的系数和源项

Maolin Deng, Ali Feizmohammadi, Bangti Jin, Yavar Kian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出从单一被动测量中同时识别子扩散方程中的系数和源项的方法，并通过理论分析和数值模拟验证了其有效性。

Comments 26 pages

From debt crises to financial crashes (and back): a stock-flow consistent model for stock price bubbles

从债务危机到金融危机（及回退）：一种股票-流量一致模型用于股价泡沫

Matheus R. Grasselli, Adrien Nguyen-Huu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种股票-流量一致模型，用于分析股价泡沫的形成与破裂，通过结合经济与金融机制，揭示了信贷扩张与金融脆弱性之间的反馈关系。

Comments 37 pages, 18 figures

Field-theoretical approach to estimate mean gap and gap distribution in randomly rough surface contact mechanics

场论方法用于估计随机粗糙表面接触力学中的平均间隙和间隙分布

Yunong Zhou, Hengxu Song, Zhichao Zhang, Yang Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种场论方法，用于估算随机粗糙表面接触中的平均间隙和间隙分布，通过二阶累积展开推导出平均间隙与法向压力的解析关系，并通过模拟验证了该方法的准确性。

Journal ref Tribology International, 111894 (2026)

Quantum Tunneling Enables High-Flux Transport in Ion Channels

量子隧穿实现离子通道高通量运输

Bin Zhou, Yangmei Li, Ziyi Zhang, Yindong Huang, Zuoxian Xiang, Chao Chang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过量子隧穿机制揭示离子通道中高通量运输的量子效应，为理解生物离子通道的物理机制提供了新视角。

DexKnot: Generalizable Visuomotor Policy Learning for Dexterous Bag-Knotting Manipulation

DexKnot: 通用的视觉-运动政策学习用于灵巧的袋结操作

Jiayuan Zhang, Ruihai Wu, Haojun Chen, Yuran Wang, Yifan Zhong, Ceyao Zhang, Yaodong Yang, Yuanpei Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 DexKnot通过结合关键点暗示与扩散策略，实现对灵巧袋结操作的通用政策学习，有效提升机器人在不同袋子实例和变形下的编织性能。

Combining Adam and its Inverse Counterpart to Enhance Generalization of Deep Learning Optimizers

将Adam及其逆向对应物结合以增强深度学习优化器的泛化能力

Tao Shi, Liangming Chen, Long Jin, Mengchu Zhou

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； Helen and John C. Hartmann Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过结合Adam与逆Adam，DualAdam提升了深度学习优化器的泛化能力。

Impacts of Fermi Level Pinning at Hole-Selective Contacts in CdSeTe/CdTe Solar Cells

CdSeTe/CdTe太阳能电池中空穴选择接触处费米能级钉扎的影响

Ariful Islam, Nathan D. Rock, Kh. Aaditta Arnab, Nicholas Miller, James Becker, Michael A. Scarpulla

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究CdSeTe/CdTe太阳能电池中空穴选择接触处费米能级钉扎对填充因子的影响，并探讨钝化层对效率提升的潜在作用。

Comments 20 pages, 7 fgures

XGenBoost: Synthesizing Small and Large Tabular Datasets with XGBoost

XGenBoost: 基于XGBoost的表格数据集合成

Jim Achterberg, Marcel Haas, Bram van Dijk, Marco Spruit

机构 * Public Health \& Primary Care, Leiden University Medical Center, Leiden, The Netherlands ； Research ； Development, Statistics Netherlands (CBS), The Hague, The Netherlands ； Leiden Institute of Advanced Computer Science, Leiden University, Leiden, The Netherlands 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 XGenBoost基于XGBoost提出两种生成模型，适用于小规模和大规模表格数据合成，通过树状学习器约束实现高效混合数据建模。

First Optical Observation of Negative Ion Drift at Surface Pressure

首次在表面压力下观测到负离子漂移

F. D. Amaro, R. Antonietti, E. Baracchini, L. Benussi, C. Capoccia, M. Caponero, L. G. M. de Carvalho, G. Cavoto, I. A. Costa, A. Croce, M. D'Astolfo, G. D'Imperio, G. Dho, F. Di Giambattista, E. Di Marco, J. M. F. dos Santos, D. Fiorina, F. Iacoangeli, Z. Islam, H. P. Lima, G. Maccarrone, R. D. P. Mano, D. J. G. Marques, G. Mazzitelli, P. Meloni, A. Messina, C. M. B. Monteiro, R. A. Nobrega, I. F. Pains, E. Paoletti, F. Petrucci, S. Piacentini, D. Pierluigi, D. Pinci, A. A. Prajapati, F. Renga, A. Russo, G. Saviano, P. A. O. C. Silva, N. J. C. Spooner, R. Tesauro, S. Tomassini, S. Torelli, D. Tozzi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 在表面压力下首次观测到He:CF4:SF6混合气体中负离子漂移，并通过光电倍增管波形分析揭示了快速少数电荷载体的存在。

Comments 6 pages, 3 figures + Supplemental Material (9 pages, 3 figures). Submitted to Physical Review Letters

Rate-Induced Tipping in a Non-Uniformly Moving Habitat and Determination of the Critical Rate

非均匀移动栖息地中的速率诱导临界点及临界速率确定

Blake Barker, Emmanuel Fleurantin, Matt Holzer, Christopher K. R. T. Jones, Sebastian Wieczorek

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非均匀移动栖息地中的速率诱导临界点，通过分析反应-扩散方程确定临界速率及灭绝机制。

Comments 25 pages, 6 figures

Collapse of Jahn-Teller Phonons in La$_{1-x}$Sr$_{x}$MnO$_3$ with Weak Magnetoresistance

La$_{1-x}$Sr$_x$MnO$_3$中Jahn-Teller声子的崩溃与弱磁阻效应

Tyler C. Sterling, Andrei T. Savici, Ryoichi Kajimoto, Kazuhiko Ikeuchi, Nazir Khan, Frank Weber, Dmitry Reznik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究发现La$_{1-x}$Sr$_x$MnO$_3$中Jahn-Teller声子在居里温度以上崩溃，归因于电荷或轨道通道中的强电子-声子耦合，驱动了载流子捕获氧亚晶格的扩散运动。

Annealed Co-Generation: Disentangling Variables via Progressive Pairwise Modeling

退火联合生成：通过渐进成对建模解耦变量

Hantao Zhang, Jieke Wu, Mingda Xu, Xiao Hu, Yingxuan You, Pascal Fua

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出退火联合生成框架，通过渐进成对建模实现多变量生成，解决计算负担和数据不平衡问题，并在科学任务中验证其有效性。

Comments 21 pages, 4 figures, 8 tables

Multimodal Laryngoscopic Video Analysis for Assisted Diagnosis of Vocal Fold Paralysis

多模态喉镜视频分析用于辅助声带麻痹诊断

Yucong Zhang, Xin Zou, Jinshan Yang, Wenjun Chen, Juan Liu, Faya Liang, Ming Li

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Suzhou Municipal Key Laboratory of Multimodal Intelligent Systems（多模态智能系统苏州市重点实验室） ； Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University（中山大学孙逸仙纪念医院） ； School of Artificial Intelligent（人工智能学院） ； Department of Otorhinolaryngology（耳鼻喉科部门） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出多模态喉镜视频分析系统，结合音频和视频数据自动提取关键片段，用于辅助诊断声带麻痹。

Comments Accepted by Computer Speech and Language

Small mass limit of expected signature for physical Brownian motion

小质量极限下的物理布朗运动预期签名

Siran Li, Hao Ni, Qianyu Zhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了物理布朗运动在小质量极限下的预期签名收敛问题，揭示了其在张量代数中的非平凡收敛特性，并通过SDE模型分析了相关数学结构。

Comments Uploaded the final Journal version

Efficient Diffusion-Based 3D Human Pose Estimation with Hierarchical Temporal Pruning

高效扩散模型基于层次时间剪枝的3D人体姿态估计

Yuquan Bi, Hongsong Wang, Xinli Shi, Zhipeng Gui, Jie Gui, Yuan Yan Tang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Engineering, Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Ministry of Education, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院、新一代人工智能技术及其交叉应用国家重点实验室） ； National Center for Applied Mathematics, Southeast University（东南大学应用数学国家中心） ； Purple Mountain Laboratories, Nanjing（紫金山实验室） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision and Management (Southeast University), Ministry of Education（区块链应用、监督与管理工程研究中心（东南大学）） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； Faculty of Science and Technology, UOW College Hong Kong（香港大学学院科技学院） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种高效扩散模型基于层次时间剪枝的3D人体姿态估计方法，通过分阶段剪枝策略显著降低计算成本并提升推理效率。

Comments Accepted by IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHOLOGY

altiro3D: Scene representation from single image and novel view synthesis

altiro3D: 从单张图像和新视角合成生成场景表示

E. Canessa, L. Tenze

机构 * The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, ICTP, Trieste 34151, Italy（阿布杜斯·萨拉姆国际理论物理学中心，ICTP，特里埃斯特） 纠错

专题命中 可控生成 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR、cs.MM

AI总结 altiro3D通过单张图像生成多视角和视频，结合深度估计与快速算法实现逼真3D体验。

Comments In press (2023) Springer International Journal of Information Technology (IJIT) 10 pages, 3 figures

Journal ref International Journal of Information Technology 16 (2024) 33

Controllable Complex Human Motion Video Generation via Text-to-Skeleton Cascades

通过文本到骨骼级联实现可控的复杂人类运动视频生成

Ashkan Taghipour, Morteza Ghahremani, Zinuo Li, Hamid Laga, Farid Boussaid, Mohammed Bennamoun

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering, The University of Western Australia（计算机科学与软件工程系，西澳大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML) and Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑机器学习中心（MCML）和技术大学慕尼黑（TUM）） ； School of Information Technology, Murdoch University（信息科技学院，墨尔本大学） ； Department of Electrical, Electronics and Computer Engineering, The University of Western Australia（电子、电子与计算机工程系，西澳大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 本文提出通过文本到骨骼级联框架生成可控复杂人类运动视频，解决文本条件模糊和姿态控制成本高的问题，引入合成数据集并展示模型在多个指标上的优越性能。

RoboPCA: Pose-centered Affordance Learning from Human Demonstrations for Robot Manipulation

RoboPCA：基于姿态的从人类示范中学习空间可及性的方法用于机器人操作

Zhanqi Xiao, Ruiping Wang, Xilin Chen

机构 * Key Laboratory of AI Safety of CAS, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能安全重点实验室、计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 RoboPCA通过联合预测接触区域和姿态，提升机器人操作中从人类示范中学习空间可及性的性能。

Comments Accepted to ICRA 2026