图像生成

Holographic Brownian dynamics of a heavy particle in a boosted thermal plasma background

重粒子在加速热等离子体背景中的全息布朗运动

Anirban Roy Chowdhury, Ashis Saha, Sunandan Gangopadhyay

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究重粒子在加速热等离子体背景中的布朗运动，通过全息方法计算沿和垂直于加速方向的扩散系数，验证涨落-耗散定理，并探讨强耦合等离子体非平衡输运特性。

Comments 36 pages LaTex with multiple figures

Stochastic Operator Network: A Stochastic Maximum Principle Based Approach to Operator Learning

随机算子网络：基于随机最大原理的算子学习方法

Ryan Bausback, Jingqiao Tang, Lu Lu, Feng Bao, Toan Huynh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出随机算子网络（SON），结合随机神经网络与DeepONet，通过将分支网络建模为SDE并反向传播 adjoint BSDE，利用随机最大原理中的哈密顿量梯度替代损失函数梯度，从而学习算子中的不确定性。

Journal ref Journal of Machine Learning 2026

Almost Bayesian: The Fractal Dynamics of Stochastic Gradient Descent

近似贝叶斯：随机梯度下降的分形动力学

Max Hennick, Stijn De Baerdemacker

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示随机梯度下降在分形景观上扩散的行为与贝叶斯统计的关系，提出SGD可视为一种考虑分形结构访问限制的修改贝叶斯采样器。

Minimax convergence rates of a binary classification procedure for time-homogeneous SDE paths

时间齐次随机微分方程路径二分类过程的最小最大收敛速率

Eddy Michel Ella Mintsa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了时间齐次随机微分方程路径二分类中插件分类器的最小最大收敛速率，基于非参数估计器推导了漂移系数的收敛速率，并提出新方法研究下界。

Comments 39 pages

Sparsity for parametric PDEs with log-gamma random inputs and applications

参数偏微分方程中稀疏性与对数伽玛随机输入的应用

Dinh Dũng, Van Kien Nguyen, Viet Ha Hoang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种新方法，用于确定参数椭圆偏微分方程在对数伽玛输入下的Laguerre广义多项式混沌展开系数的稀疏性，并推导了参数变量半离散近似方案的收敛速率。

Mixing and enhanced dissipation in a time-translating shear flow

混合与增强耗散在时间平移剪切流中的研究

Johannes Benthaus, Giuseppe Maria Coclite, Camilla Nobili

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究时间平移剪切流中混合与增强耗散的机制，通过分析无粘运输问题和改进的耗散理论，揭示扩散率与平移速度的关系，以及临界点对耗散的影响。

First-return time in fractional kinetics

分数动力学中的首次返回时间

M. Dahlenburg G. Pagnini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究分数动力学中随机 walker 的首次返回时间，分析记忆效应和跳跃分布对首次返回时间密度的影响，得出对称跳跃分布下首次返回时间密度与等待时间分布的关系。

Comments 19 pages

Journal ref Mod. Stoch.: Theory Appl. 13 (2026) 149-167

Mining the YARA Ecosystem: From Ad-Hoc Sharing to Data-Driven Threat Intelligence

挖掘YARA生态系统：从随意分享到数据驱动威胁情报

Dectot--Le Monnier de Gouville Esteban, Mohammad Hamdaqa, Moataz Chouchen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过分析840万条规则揭示YARA生态系统高度集中且存在运营问题，提出需从随意收集转向严格规则工程。

Comments Accepted at the International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2026)

Journal ref Proceedings of the 30th International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2026)

On the energy dissipation rate of ensemble eddy viscosity models of turbulence: Shear flows

关于湍流集合涡粘模型的能量耗散率：剪切流

William Layton

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了集合涡粘模型在剪切流中能量耗散率的问题，提出通过求解扰动数据的NSE集合来获得更准确的涡粘参数化方法。

Derivative-Informed Fourier Neural Operator: Universal Approximation and Applications to PDE-Constrained Optimization

导数感知的傅里叶神经算子：通用逼近及其在偏微分方程约束优化中的应用

Boyuan Yao, Dingcheng Luo, Lianghao Cao, Nikola Kovachki, Thomas O'Leary-Roseberry, Omar Ghattas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出导数感知的傅里叶神经算子（DIFNO）的逼近理论和高效训练方法，用于偏微分方程约束优化。DIFNO通过同时最小化输出和弗雷歇导数样本的预测误差来训练，能够精确模拟高保真算子及其灵敏度。理论结果证明FNO在准确的导数感知算子学习和求解偏微分方程约束优化问题中的能力。

On the existence, uniqueness and stability of solutions of SDEs with state-dependent variable exponent

关于具有状态依赖变指数的SDE解的存在性、唯一性和稳定性

Mustafa Avci

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了具有状态依赖变指数的非线性时齐SDE，证明了解的存在性与唯一性，分析了高阶矩、渐近估计及稳定性，并展示了Poisson方程通过时间齐非线性SDE的随机表示应用。

On axisymmetric self-similar solutions to the MHD system

关于磁流体动力学系统轴对称自相似解的研究

Shaoheng Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了磁流体动力学系统中轴对称自相似解的性质，证明了在特定条件下，速度场必须为Landau解且磁场为零，或在半空间中所有解均为零解。

Comments 7 pages. All comments are welcome!

Finite Element and Machine Learning Modeling of Autogenous Self-Healing Concrete

有限元与机器学习建模的自修复混凝土

William Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合水分扩散与损伤演化的自修复混凝土建模框架，通过有限元方法和机器学习模型预测修复时间，展示了不同模型对修复过程的影响。

Comments 25 pages, 16 figures

Journal ref Materials Today Communications 50 (2026) 114451

Cross-Problem Solving for Network Optimization: Is Problem-Aware Learning the Key?

跨问题求解用于网络优化：问题感知学习是关键？

Ruihuai Liang, Bo Yang, Pengyu Chen, Xuelin Cao, Zhiwen Yu, H. Vincent Poor, Chau Yuen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出问题感知扩散模型，通过编码优化问题的数学形式实现跨问题泛化，提升边缘网络资源分配效率。

Comments IEEE JSAC

Continuous-time Risk-sensitive Reinforcement Learning via Quadratic Variation Penalty

通过二次变分惩罚实现连续时间风险敏感强化学习

Yanwei Jia

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了在熵正则化探索扩散过程中，连续时间风险敏感强化学习的指数形式目标。通过鞅视角，将风险敏感RL问题转化为保证价值函数和q函数过程的鞅性质，并通过二次变分惩罚项来捕捉轨迹上的价值变化。

Comments 54 pages, 2 figures, 1 table

On Interpolation Formulas Describing Neural Network Generalization

关于描述神经网络泛化能力的插值公式

Jin Guo, Roy Y. He, Jean-Michel Morel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文扩展了Domingos的插值公式至随机训练，引入随机梯度核并证明了随机Domingos定理，揭示训练样本通过损失依赖权重和梯度对齐贡献，并将泛化误差与积分算子的空域联系起来，统一解释了扩散模型和GANs。

Comments 33 pages, 10 figures

Hierarchy of extreme-event predictability in turbulence revealed by machine learning

湍流中极端事件可预测性的层次结构通过机器学习揭示

Yuxuan Yang, Chenyu Dong, Gianmarco Mengaldo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过机器学习研究湍流中极端事件的可预测性层次结构，发现其受大尺度结构控制，且预测能力随时间变化。

Revealing Hydroxide Ion Transport Mechanisms in Commercial Anion-Exchange Membranes at Nano-Scale from Machine-learned Interatomic Potential Simulations

揭示商业阴离子交换膜中氢氧根离子传输机制的纳米尺度机制：基于机器学习的原子间势能模拟

Jonas Hänseroth, Muhammad Nawaz Qaisrani, Mostafa Moradi, Karl Skadell, Christian Dreßler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过机器学习势能模拟揭示了商业阴离子交换膜中氢氧根离子传输机制，发现水含量影响氢键网络形成，进而影响质子迁移和扩散系数，为膜材料优化提供理论依据。

Tau-induced atrophy drives functional connectivity disruption in Alzheimer's disease

tau诱导的萎缩驱动阿尔茨海默病的功能连接破坏

Kun Jiang, Can Liao, Sujin Jiang, Haidong Lin, Jixin Hou, Tianming Liu, Gang Li, Taotao Wu, Yiqi Mao, Ellen Kuhl, Xianqiao Wang, Xianyan Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一个整合tau反应扩散、有限变形生物力学和网络建模的多物理框架，揭示tau驱动的萎缩如何导致功能连接破坏，并通过纵向MRI验证了区域萎缩率与功能连接变化的线性关系。

Knowledge, Rules and Their Embeddings: Two Paths towards Neuro-Symbolic JEPA

知识、规则及其嵌入：迈向神经符号JEPA的两条路径

Yongchao Huang, Hassan Raza

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出双向神经符号框架RiJEPA，通过能量约束和多模态双编码架构注入归纳偏置，重塑表示流形，实现几何逻辑盆地；并通过连续可微逻辑替代离散规则，实现连续规则发现，提升生成与推理能力。

Comments 46 pages

Cosmic-ray electron propagation in NGC 3044 from radio continuum observations

NGC 3044中宇宙射线电子传播的射电连续谱观测

Shengtao Wang, Xiaohui Sun, George Heald, Jiang-Tao Li, Chao-Wei Tsai, Judith Irwin, Theresa Wiegert, Jun Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过射电连续谱观测研究NGC 3044中宇宙射线电子传播及其对周围介质的影响，发现电子向外扩散并形成强风，揭示了射电观测在研究星系风中的重要性。

Journal ref The Astrophysical Journal, 1000, 62 (2026)

Spin Splitter and Inverse Effects in Altermagnetic Hybrid Structures

自旋分裂器与反向效应在交替磁性混合结构中的研究

Nicolás Sigales, Tim Kokkeler, Gonzalo de Polsi, Sebastian Bergeret

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过推导耦合电荷与自旋动力学的漂移-扩散方程，研究了自旋分裂器效应及其反向效应，分析了自旋积累产生的电压差及非局部自旋阀几何结构中的非局部电压。

Comments 12 pages, 7 figures

Layout-Guided Controllable Pathology Image Generation with In-Context Diffusion Transformers

基于布局的可控病理图像生成与上下文扩散变换器

Yuntao Shou, Xiangyong Cao, Qian Zhao, Deyu Meng

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于布局的可控病理图像生成方法，通过多代理LVLM注释框架构建精细临床对齐的监督数据，提出IC-DiT模型整合空间布局、文本描述和视觉嵌入，实现高保真生成与强空间可控性。

Comments 19 pages

PHAC: Promptable Human Amodal Completion

PHAC: 可提示的人形不可见区域补全

Seung Young Noh, Ju Yong Chang

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；inpainting(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结 本文提出PHAC任务，通过满足可见外观约束和多用户提示完成遮挡人像，使用ControlNet模块编码提示信号并微调交叉注意力块以提升提示对齐性。

Comments Accepted to CVPR 2026

Tri-Prompting: Video Diffusion with Unified Control over Scene, Subject, and Motion

Tri-Prompting：具有统一场景、主体和运动控制的视频扩散

Zhenghong Zhou, Xiaohang Zhan, Zhiqin Chen, Soo Ye Kim, Nanxuan Zhao, Haitian Zheng, Qing Liu, He Zhang, Zhe Lin, Yuqian Zhou, Jiebo Luo

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 Tri-Prompting提出统一框架，整合场景、多视角主体一致性和运动控制，提升视频生成的可控性和真实感。

Comments Project page: https://zhouzhenghong-gt.github.io/Tri-Prompting-Page/

CyCLeGen: Cycle-Consistent Layout Prediction and Image Generation in Vision Foundation Models

CyCLeGen：视觉基础模型中的循环一致布局预测与图像生成

Xiaojun Shan, Haoyu Shen, Yucheng Mao, Xiang Zhang, Abhay Anand, Bingnan Li, Haiyang Xu, Zhuowen Tu

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 CyCLeGen是一种统一的视觉-语言基础模型，通过单一自回归框架实现图像理解和生成，采用循环一致学习确保生成与布局之间的双向一致性，提升模型的自我反思能力和数据效率。

CamLit: Unified Video Diffusion with Explicit Camera and Lighting Control

CamLit：统一的视频扩散模型，具有显式相机和光照控制

Zhiyi Kuang, Chengan He, Egor Zakharov, Yuxuan Xue, Shunsuke Saito, Olivier Maury, Timur Bagautdinov, Youyi Zheng, Giljoo Nam

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

AI总结 CamLit首次提出统一的视频扩散模型，结合生成新视角和光照重置，通过单张图像、相机轨迹和环境映射生成高质量视频，实现高精度的相机姿态和光照控制。

Comments 11 pages, 6 figures

Semantic Context Matters: Improving Conditioning for Autoregressive Models

语义上下文至关重要：改进自回归模型的条件化

Dongyang Jin, Ryan Xu, Jianhao Zeng, Rui Lan, Yancheng Bai, Lei Sun, Xiangxiang Chu

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

AI总结 本文提出SCAR方法，通过压缩语义前缀和语义对齐指导提升自回归模型的条件化能力，实现更高质量的图像编辑和可控生成。

SpA2V: Harnessing Spatial Auditory Cues for Audio-driven Spatially-aware Video Generation

SpA2V: 利用空间听觉线索进行音频驱动的空间感知视频生成

Kien T. Pham, Yingqing He, Yazhou Xing, Qifeng Chen, Long Chen

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

AI总结 SpA2V通过利用空间听觉线索生成与输入音频在语义和空间上一致的视频，改进了现有方法对语义信息的依赖，提出两阶段框架实现视频场景布局生成与生成。

Comments The 33rd ACM Multimedia Conference (MM '25)

From Prompts to Worlds: How Users Iterate, Explore, and Make Sense of AI-Generated 3D Environments

从提示到世界：用户如何迭代、探索和理解AI生成的3D环境

Aung Pyae

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)

AI总结 研究探讨用户如何通过迭代和探索理解AI生成的3D环境，发现语言到空间表达的不对称性、沉浸感的间歇性以及结构迭代中的障碍，强调需要混合输入方式和透明反馈。