Diffusive Epidemic Process with quenched disorder
具有淬火杂乱的扩散流行病过程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究揭示了淬火杂乱对扩散流行病过程起始和临界动力学的影响，发现扩散速率杂乱与反应速率杂乱有本质区别，能导致活跃相完全抑制。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 97 篇
Polytropes, logotropes, the universal value of the surface density of dark matter halos, and the value of the cosmological constant
多项式态、日志态、暗物质晕表面密度的普遍值以及宇宙学常数的值
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文探讨了日志态与多项式态在天体物理和宇宙学中的联系，指出日志态方程状态可由多项式态方程状态在特定极限下得到，并解释了日志态分布函数如何导致暗物质晕的普遍表面密度及宇宙学常数的计算。
Towards Computational Microscope of Chemical Order-Disorder via ML-Accelerated Monte Carlo Simulation
通过机器学习加速的蒙特卡罗模拟实现化学有序-无序的计算显微镜
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文通过机器学习加速的蒙特卡罗模拟，研究高熵材料中熵驱动随机固溶与焓驱动化学有序的平衡，评估不同机器学习模型的性能，并为化学复杂性研究奠定基础。
SqueezeComposer: Temporal Speed-up is A Simple Trick for Long-form Music Composing
SqueezeComposer：长篇音乐创作中的时间压缩是一种简单技巧
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； JIUTIAN Research of China Mobile（中国移动JIUTIAN研究所） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； China Mobile (Hong Kong) Innovation Research Institute（中国移动(香港)创新研究院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出通过时间压缩技术简化长篇音乐生成，利用加速生成与恢复的方法降低资源消耗，实现高效高质量的音乐创作。
Comments Under Review
Pattern Formation in a Spatial Public Goods Dilemma due to Diffusive or Directed Motion
由于扩散或定向运动导致的空间公共物品困境中的图案形成
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究探讨了扩散或定向运动如何影响公共物品困境中的合作行为，通过偏微分方程模型分析了策略分布和公共物品的空间模式，发现扩散和定向运动均可引发空间异质性。
Parallel-in-iteration optimization using multigrid reduction-in-time
基于多网格降时法的迭代优化并行化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种并行化优化方法，利用多网格降时法减少求解优化问题的计算时间，通过时间依赖微分方程的并行时间积分算法，提升大规模并行模拟的效率。
Comments 26 pages, 11 figures
Convective Preheating Enhances Front Propagation in DCPD Frontal Polymerization
对流预热增强DCPD前沿聚合前沿传播
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究揭示了触发方向和单体粘度对前沿速度的影响，发现低粘度下底部触发前沿传播更快，但随着粘度增加，前沿速度趋于一致，体现了对流到导热的转变。
Massive Editing for Large Language Models Based on Dynamic Weight Generation
基于动态权重生成的大型语言模型大规模编辑
机构 * Sun Yat-sen University（中山大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出基于动态权重生成的大型语言模型大规模编辑方法，通过动态权重神经元提升知识编辑的可靠性、通用性和局部性指标。
Comments Accepted by ICLR 2026
Convergence of the extended Kalman filter with small and state-dependent noise
扩展卡尔曼滤波器在小且状态依赖噪声下的收敛性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究扩展卡尔曼滤波在小且状态依赖噪声下的收敛性，证明在信号和观测过程漂移近似线性时，估计误差随ε平方根递减，并建立初始误差指数衰减条件。
Comments 20 pages
The short memory limit for long time statistics in a stochastic Coleman-Gurtin model of heat conduction
在随机Coleman-Gurtin热传导模型中长时统计的短记忆限制
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究在随机扰动下，半线性积分Volterra方程在记忆核坍缩为狄拉克函数时的长时统计特性，证明系统在合适拓扑下收敛到唯一不变测度，并建立短记忆近似的全局有效性。
Well-posedness of a system of SDEs driven by jump random measures
SDEs驱动的系统well-posedness研究
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了具有非Lipschitz系数的SDE系统well-posedness，通过路径唯一性证明和比较定理，构建了非负可积解，并讨论了金融建模中的应用。
Comments 25 pages
A Physical Model of Pulsar X-ray Filaments
脉冲星X射线丝的物理模型
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出脉冲星丝的物理模型，解释其由脉冲星生成的e±粒子驱动，通过宇宙射线增强的湍流导致粒子散射，无需强磁场。模拟结果与观测数据吻合，表明部分粒子逃逸并影响局部正电子谱。
Comments This paper was not accepted to ApJ after several rounds of review. Referees viewed our turbulence growth and cascade rate modeling as not meeting the plasma community's accustomed rigor. Nevertheless, this heuristic model agrees with observations better than other published pictures. We thus encourage readers to consider it, while acknowledging that more rigorous treatment is likely needed
A New Method of Measuring Magnetic Field Strength in Highly Structured Protostellar Envelopes
在高度结构化的原恒星包层中测量磁场强度的新方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种新方法，通过观测到的引力加速度和伪盘面密度估计原恒星包层中垂直和总磁场强度，方法基于磁流体力学动量方程，并验证了其在湍流和非湍流环境中的鲁棒性。
Comments submitted to mnras
Uncertainty quantification of holographic transport and energy loss for the hot and baryon-dense QGP
强子化输运和能量损失的不确定性量化：热且重子密集的QGP
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文基于引力-麦克斯韦-稀释子模型，研究了热密集QCD相图中的输运系数，通过改进的数值方法提取热力学量，并将布里渊后验分布约束下的晶格QCD结果传播到输运系数预测中。
Comments 24 pages, 20 figures
Data-driven discovery of roughness descriptors for surface characterization and intimate contact modeling of unidirectional composite tapes
数据驱动发现表面粗糙度描述符用于复合材料带的表征和紧密接触建模
机构 * Arts et Metiers Institute of Technology（艺术与工艺技术学院） ； Univ Toulouse, IMT Mines Albi, INSA Toulouse, ISAE-SUPAERO, CNRS, ICA（图卢兹大学，IMT阿尔比矿校，图卢兹INSA，ISAE-SUPAERO，CNRS，ICA）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出基于秩缩减自编码器的新型策略，用于提取表面粗糙度描述符，以实现对复合材料带的表征和紧密接触建模。
Can Quantum Field Theory be Recovered from Time-Symmetric Stochastic Mechanics? Part I: Generalizing the Liouville Equation
量子场论能否从时间对称的随机力学中恢复？第一部分：推广利乌维勒方程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文探讨是否能将量子场论视为时间反演不变随机动力学的统计力学，通过推广利乌维勒方程并引入自然约束，揭示其与薛定谔方程的关联。
Comments 20 pages; 0 figures
Me, Myself, and $π$ : Evaluating and Explaining LLM Introspection
我、我自己和π：评估和解释LLM内省
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种内省的分类体系，通过Introspect-Bench评估套件验证了LLM的内省能力，并展示了前沿模型在预测自身行为上的优势。
Comments 20 pages, 12 figures, ICLR 2026 Workshop: From Human Cognition to AI Reasoning: Models, Methods, and Applications
Fusing Driver Perceived and Physical Risk for Safety Critical Scenario Screening in Autonomous Driving
融合驾驶员感知与物理风险用于自动驾驶安全关键场景筛选
机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Transportation System, School of Intelligent Systems Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（广东省智能交通系统重点实验室，智能系统工程学院，中山大学深圳校区） ； school of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University（交通运输与物流学院，西南交通大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种融合驾驶员风险的危险场景筛选方法，通过改进的驾驶员风险场和动态成本模型生成高质量风险监督信号，提升自动驾驶中安全关键场景的筛选效率与准确性。
What Does FEXI Measure in Neurons?
FEXI在神经元中测量什么？
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究通过分析FEXI技术，发现其扩散系数恢复呈现多指数衰减，与拉普拉斯算子的本征值相关。研究指出，传统指数拟合导致的交换时间依赖于混合时间间隔和平衡扩散系数调整，提出膜渗透性估计为0.005微米/毫秒。
GeoGen: A Two-stage Coarse-to-Fine Framework for Fine-grained Synthetic Location-based Social Network Trajectory Generation
GeoGen：一种用于细粒度合成基于位置的社交网络轨迹生成的两阶段粗到细框架
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出GeoGen框架，通过两阶段粗到细方法生成大规模基于位置的社交网络轨迹，解决空间离散和时间不规则的挑战，提升生成轨迹的准确性和实用性。
Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(2), 1373-1381 (2026)
2. 可控生成 10 篇
Training-Free Layout-to-Image Generation with Marginal Attention Constraints
无需训练的布局到图像生成与边缘注意力约束
机构 * Sony AI（索尼人工智能） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
专题命中 可控生成 ：image generation(title)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出MAC方法，无需额外模块或微调，通过边缘注意力约束优化潜在特征，提升布局生成的精确度和空间可控性。
Satellite-to-Street: Synthesizing Post-Disaster Views from Satellite Imagery via Generative Vision Models
卫星到街道：通过生成视觉模型从卫星图像合成灾害后视角
机构 * Department of Geography Texas A\&M University（地理系德克萨斯农工大学）
专题命中 可控生成 ：generative vision(title)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出通过生成视觉模型从卫星图像合成灾害后街道视角的方法，对比了基于VLM和MoE的生成策略，揭示了高现实感生成与结构信息保留之间的平衡问题。
Comments Accepted for presentation at IGARSS 2026 (IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium)
MS-CustomNet: Controllable Multi-Subject Customization with Hierarchical Relational Semantics
MS-CustomNet：基于层次关系语义的可控多主体定制
机构 * School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology（信息科学与工程学院，东华大学） ； Center for Applied Mathematics, Tianjin University（应用数学中心，天津大学）
专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出MS-CustomNet，通过层次关系语义实现多主体定制，支持零样本整合多个用户提供的对象，并允许用户显式定义主体间的层级安排与空间位置，提升多主体图像生成的精细控制能力。
Taming Video Models for 3D and 4D Generation via Zero-Shot Camera Control
通过零样本相机控制驯服视频模型以实现3D和4D生成
机构 * AGI Lab, Westlake University（西溪大学AGI实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 本文提出WorldForge框架，通过推理时的三重组件实现零样本3D/4D生成，解决视频扩散模型在空间任务中的控制不足问题，提升视觉真实性与轨迹一致性。
Comments Accepted to CVPR 2026. Project Webpage: https://worldforge-agi.github.io/
The Universal Normal Embedding
通用正态嵌入
机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出通用正态嵌入假设，通过实验验证编码器和生成模型共享的高斯潜在空间，展示其在属性预测和可控编辑中的应用。
Comments Accepted to CVPR 2026
3DSceneEditor: Controllable 3D Scene Editing with Gaussian Splatting
3DSceneEditor: 基于高斯散射的可控3D场景编辑
机构 * D Optical Metrology unit, Fondazione Bruno Kessler（3D光学测绘单元，布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（信息工程与计算机科学系，特伦托大学）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出3DSceneEditor，通过高斯散射实现高效精准的3D场景编辑，整合实例分割模型与CLIP实现语义对齐，支持对象添加、重定位等操作，实验表明其在精度和效率上优于现有方法。
Comments Accepted by WACV 2026, Project Page: https://ziyangyan.github.io/3DSceneEditor
Causal World Modeling for Robot Control
机器人控制中的因果世界建模
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出LingBot-VA框架，通过视频世界建模与视觉语言预训练结合，实现机器人学习的新基础。模型包含共享潜在空间、闭环回滚机制和异步推理流程，提升了长周期操作和数据效率。
Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-va Code: https://github.com/robbyant/lingbot-va
HUG-VAS: A Hierarchical NURBS-Based Generative Model for Aortic Geometry Synthesis and Controllable Editing
HUG-VAS：一种基于层次NURBS的生成模型用于主动脉几何合成与可控编辑
机构 * Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Notre Dame（notre dame 大学航空航天与机械工程系） ； Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University（cornell 大学机械与航空航天工程学院） ； Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics, University of Notre Dame（notre dame 大学应用与计算数学与统计学系）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 HUG-VAS通过结合NURBS参数化与层次扩散模型，实现主动脉几何的精细合成与可控编辑，支持零样本生成与临床应用。
Comments 64 pages, 9 figures, 6 supplementary figures
Implicit Maximum Likelihood Estimation for Real-time Generative Model Predictive Control
隐式最大似然估计用于实时生成模型预测控制
机构 * School of Computing Science, Simon Fraser University（计算科学系，西蒙弗雷泽大学）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出隐式最大似然估计（IMLE）作为生成模型的替代方法，实现快速推理和强模式覆盖，适用于实时MPC任务。
Comments Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2026
Existence, Sharp Boundary Asymptotics, and Stochastic Optimal Control for Semilinear Elliptic Equations with Gradient-Dependent Terms and Singular Weights: Theory, Economic Applications, and Numerical Simulations
存在性、边界渐进行为和随机最优控制对于具有梯度依赖项和奇异权重的半线性椭圆方程：理论、经济应用和数值模拟
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了具有梯度依赖非线性和奇异权重的半线性椭圆方程的存在性、边界渐进行为及随机最优控制问题，结合分析方法、经济应用和数值模拟验证了理论结果。
Comments 46 pages
