图像生成

Modular Energy Steering for Safe Text-to-Image Generation with Foundation Models

模块化能量引导用于基础模型的安全文本到图像生成

Yaoteng Tan, Zikui Cai, M. Salman Asif

机构 * University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种基于梯度反馈的引导框架，利用预训练基础模型的潜在估计实现安全可控的文本到图像生成，适用于扩散和流匹配模型，提升生成质量与鲁棒性。

Low-Effort Jailbreak Attacks Against Text-to-Image Safety Filters

低努力对抗攻击针对文本到图像安全过滤器

Ahmed B Mustafa, Zihan Ye, Yang Lu, Michael P Pound, Shreyank N Gowda

机构 * University of Nottingham（诺丁汉大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究揭示文本到图像模型易受低努力对抗攻击影响，通过提示策略绕过安全过滤，展示多种视觉对抗技术，揭示表面提示过滤与深层语义理解的差距，攻击成功率高达74.47%。

Comments Text-to-Image version of the Anyone can Jailbreak paper. Accepted in CVPR-W AIMS 2026

Cross-Domain Vessel Segmentation via Latent Similarity Mining and Iterative Co-Optimization

跨域血管分割：通过潜在相似性挖掘和迭代联合优化

Zhanqiang Guo, Jianjiang Feng, Jie Zhou

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心） 纠错

专题命中 文生图 ：diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种跨域血管分割框架，通过挖掘潜在血管相似性并迭代联合优化生成与分割网络，提升跨域图像合成质量和分割精度，实验显示在临床场景中表现优异。

Bias Is a Subspace, Not a Coordinate: A Geometric Rethinking of Post-hoc Debiasing in Vision-Language Models

偏差是子空间，而非坐标：视觉-语言模型中事后去偏的几何重思

Dachuan Zhao, Weiyue Li, Zhenda Shen, Yushu Qiu, Bowen Xu, Haoyu Chen, Yongchao Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 文生图 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SPD框架，通过几何方法识别并去除线性可解码的偏子空间，提升视觉-语言模型的公平性与任务性能。

Comments Accepted at the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

SteerFlow: Steering Rectified Flows for Faithful Inversion-Based Image Editing

SteerFlow：通过修正流实现忠实的基于反向的图像编辑

Thinh Dao, Zhen Wang, Kien T. Pham, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； VinUniversity 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SteerFlow通过引入隐式直线化求解器和轨迹插值，提升图像编辑的源保真度，实验表明其在FLUX.1-dev和Stable Diffusion 3.5 Medium上表现更优。

FlowSlider: Training-Free Continuous Image Editing via Fidelity-Steering Decomposition

FlowSlider: 无训练的连续图像编辑通过保真度引导分解

Taichi Endo, Guoqing Hao, Kazuhiko Sumi

机构 * Aoyama Gakuin University（青山学院大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 FlowSlider通过保真度引导分解实现无训练连续图像编辑，通过几何分析和实证测量证明其稳定性，提升编辑质量。

Comments HuggingFace Space: https://huggingface.co/spaces/dominoer/FlowSlider

ScrollScape: Unlocking 32K Image Generation With Video Diffusion Priors

ScrollScape: 通过视频扩散先验解锁32K图像生成

Haodong Yu, Yabo Zhang, Donglin Di, Ruyi Zhang, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Li Auto, Beijing, China（理想汽车（中国北京）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(title)；text-to-image(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结 ScrollScape通过将超大比例图像生成转化为连续视频生成过程，利用视频模型的时序一致性确保结构完整性，实现32K分辨率的高质量图像生成。

Why Instruction-Based Unlearning Fails in Diffusion Models?

为何基于指令的反学习在扩散模型中失效？

Zeliang Zhang, Rui Sun, Jiani Liu, Qi Wu, Chenliang Xu

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UCSB（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探讨了基于指令的反学习在扩散模型中的有效性，发现扩散模型在仅依赖自然语言反学习指令时无法有效抑制目标概念，揭示了提示级指令的局限性。

Reflection Generation for Composite Image Using Diffusion Model

基于扩散模型的复合图像反射生成

Haonan Zhao, Qingyang Liu, Jiaxuan Chen, Li Niu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过扩散模型生成复合图像中反射的方法，引入反射位置和外观先验信息，构建首个大规模物体反射数据集DEROBA，实现物理一致且视觉真实的反射生成。

Bias mitigation in graph diffusion models

图扩散模型中的偏差缓解

Meng Yu, Kun Zhan

机构 * School of Information Science & Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出方法缓解图扩散模型中的反向起始偏差和暴露偏差，通过改进的Levin采样算法和新的得分修正机制，无需修改网络即可在多个模型和任务中取得最佳效果。

Comments Accepted to ICLR 2025!

Pixel Motion Diffusion is What We Need for Robot Control

我们为机器人控制需要像素运动扩散

E-Ro Nguyen, Yichi Zhang, Kanchana Ranasinghe, Xiang Li, Michael S. Ryoo

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DAWN框架通过结构化像素运动表示连接高层运动意图与底层机器人动作，实现端到端可训练系统，展示多任务性能和现实迁移能力。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project page: https://eronguyen.github.io/DAWN

Smoothing the Landscape: Causal Structure Learning via Diffusion Denoising Objectives

平滑景观：通过扩散去噪目标进行因果结构学习

Hao Zhu, Di Zhou, Donna Slonim

机构 * Beth Israel Deaconess Medical Center（贝斯以色列女执事医疗中心） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Department of Computer Science, Tufts University（塔夫茨大学计算机科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Denoising Diffusion Causal Discovery框架，利用扩散模型去噪目标平滑梯度以提升收敛稳定性，并引入自适应k-hop无环约束提升运行效率，实验证明其在合成数据和现实案例中的有效性。

Comments To appear in the Proceedings of the 5th Conference on Causal Learning and Reasoning (CLeaR 2026)

Spatial Correlations Restore Zwanzig's Mean-Field Diffusion Result in Rugged Energy Landscapes

空间相关性恢复Zwanzig的平均场扩散结果在崎岖的能量景观中

Biman Bagchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一个统一的理论框架，解释了Zwanzig理论在无相关高斯景观中的失效原因，并通过引入高斯空间相关性恢复了平均场扩散结果。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2512.22015

Safer by Diffusion, Broken by Context: Diffusion LLM's Safety Blessing and Its Failure Mode

扩散模型更安全，但受上下文影响而失效：扩散大语言模型的安全祝福及其失效模式

Zeyuan He, Yupeng Chen, Lang Lin, Yihan Wang, Shenxu Chang, Eric Sommerlade, Philip Torr, Junchi Yu, Adel Bibi, Jialin Yu

机构 * Torr Vision Group, University of Oxford（牛津大学Torr视觉组） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究探讨了扩散大语言模型（D-LLMs）在生成效率上的优势及其安全特性，发现其扩散生成方式增强了对对抗攻击的抵抗力，但存在上下文嵌套等失效模式，首次成功突破Gemini Diffusion的安全防线。

Diff-KD: Diffusion-based Knowledge Distillation for Collaborative Perception under Corruptions

Diff-KD：基于扩散的知识蒸馏用于在噪声下的协作感知

Pengcheng Lyu, Chaokun Zhang, Gong Chen, Tao Tang, Zhaoxiang Luo

机构 * School of Future Technology Tianjin University Tianjin, China lvpc\ ； School of Cybersecurity Tianjin University Tianjin, China ； School of Computer Science ； Technology Tianjin University Tianjin, China ； School of Future Technology Tianjin University Tianjin, China 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Diff-KD通过整合扩散生成式细化，提升协作感知在噪声下的鲁棒性，采用渐进知识蒸馏和自适应门控融合，实现检测精度和校准鲁棒性的提升。

Multiphase cross-diffusion models for tissue structures: modeling, analysis, numerics

多相交叉扩散模型用于组织结构：建模、分析与数值计算

Ansgar Jüngel, Cordula Reisch, Sara Xhahysa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出多相交叉扩散模型，结合质量守恒与力平衡，分析了组织结构中的扩散方程及其解的长期行为和唯一性。

A review of compactness methods for cross-diffusion systems seen as Wasserstein gradient flows

关于交叉扩散系统作为Wasserstein梯度流的紧致性方法综述

Mathias Dus, Ansgar Jüngel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种建立交叉扩散系统相对于合适能量的梯度流存在性的综合方法，通过构造分段时间常数近似来实现，利用Jordan-Kinderlehrer-Otto方案，并讨论了紧致性方法在抛物型和双曲-抛物型Busenberg-Travis系统中的应用。

Effects of gas diffusion layer thickness on PEM fuel cells with composite foam-rib flow fields

气体扩散层厚度对具有复合泡沫-肋流道的质子交换膜燃料电池的影响

Wei Gao, Qifeng Li, Kai Sun, Rui Chen, Zhizhao Che, Tianyou Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过三维多相非等温数值模拟，探讨了阳极和阴极气体扩散层厚度对复合泡沫-肋流道设计性能的影响，发现优化气体扩散层厚度可提升燃料电池效率。

Journal ref International Communications in Heat and Mass Transfer. 153 (2024) 107394

Scale-critical curve diffusion flows

尺度关键曲线扩散流

Tatsuya Miura, Glen Wheeler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了一类具有尺度关键立方曲率项的曲线扩散流，分类了所有闭合稳态解，并分析了相似圆的动态稳定性，揭示了参数范围与稳定性之间的关系。

Comments 26 pages, 3 figures

The Landau--Lifshitz--Bloch equation with spin diffusion: Global strong solution and finite element approximation

带有自旋扩散的Landau-Lifshitz-Bloch方程：全局强解与有限元近似

Agus L. Soenjaya

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了带有自旋扩散的Landau-Lifshitz-Bloch方程的全局强解存在性及有限元近似，证明了在有限域内初始数据足够小时解的唯一性和存在性，并提出了一种解耦线性化完全离散有限元方案，验证了数值方案的收敛性。

Journal ref Numer. Methods Partial Differential Equations, 42 (2026), no. 1: e70070

Diffusion-Guided Adversarial Perturbation Injection for Generalizable Defense Against Facial Manipulations

基于扩散模型的对抗扰动注入：用于对抗面部操纵的通用防御

Yue Li, Linying Xue, Kaiqing Lin, Hanyu Quan, Dongdong Lin, Hui Tian, Hongxia Wang, Bin Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AEGIS，通过在扩散模型中注入对抗扰动来增强面部深度伪造的防御能力，通过解耦扰动幅度与像素约束提升防御效果，并在白盒和黑盒场景中均表现出色。

AnchorVLA: Anchored Diffusion for Efficient End-to-End Mobile Manipulation

AnchorVLA：基于锚定扩散的高效端到端移动操作

Jia Syuen Lim, Zhizhen Zhang, Peter Bohm, Brendan Tidd, Zi Huang, Yadan Luo

机构 * UQMM Lab, The University of Queensland（昆士兰大学UQMM实验室） ； Robotics and Autonomous Systems Group, CSIRO（CSIRO机器人与自主系统组） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AnchorVLA，一种基于扩散的VLA策略，通过锚定扩散头在局部去噪以保留多模态动作生成，减少推理成本并提高移动操作的稳定性和鲁棒性。

A Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model for RFI Mitigation in Synthetic Aperture Interferometric Radiometer

一种基于去噪扩散概率模型的条件可见度模型用于合成孔径干涉辐射计中的射频干扰抑制

Yuankai Luo, Han Zhou, Jinlong Hao, Dong Zhu, Fei Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于DDPM的可见度-函数扩散模型（VFDM），用于在空间-频率域中抑制射频干扰，同时保持与自然场景统计一致的细尺度结构。

Comments 9 pages, 3 figures, Under review in IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters

Joint Pricing and Innovation Control in Regulated Recycling-Rate Diffusion

受监管的回收率扩散中的联合定价与创新控制

Bowen Xie, Yijin Gao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了受监管的回收率扩散模型，探讨了生产与工艺创新的联合控制问题，通过回收投资和产品定价的动力学，分析了无限时间 horizon 折扣成本结构下的产品定价与投资支出的权衡。

Comments 33 pages, 9 figures

Diffusion models with physics-guided inference for solving partial differential equations

具有物理引导推断的扩散模型用于求解偏微分方程

Yi Bing, Liu Jia, Fu Jinyang, Peng Xiang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于物理引导推断的扩散模型，用于求解偏微分方程，通过在反向推断阶段整合物理定律，实现与训练过程无关的物理一致随机迭代，展示了在不同系数的经典PDE方程上的鲁棒收敛性和高精度。

Conditional Distribution Estimation of Building Characteristics with Diffusion Models for Urban Energy Modeling

基于扩散模型的城市能耗建模中建筑特征条件分布估计

Saumya Sinha, Alexandre Cortiella, Rawad El Kontar, Andrew Glaws, Ryan King, Patrick Emami

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用扩散模型生成建筑属性以填补数据缺口，通过条件扩散实现缺失特征的填补，验证了生成模型在加速建筑能耗建模中的潜力。

Diffusion of gravitactic chiral active Brownian particles in an asymmetric channel

重力导向的 chiral 自驱动布朗粒子在非对称通道中的扩散

Narender Khatri, Vikas Sharma, Anton F. Burnet, Suneet Kumar Awasthi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究了非对称通道中 chiral 自驱动粒子在重力场作用下的扩散行为，揭示了外部扭矩与粒子固有角速度共振时的增强扩散现象，探讨了通道长宽比对传输特性的影响。

Comments 18 pages, 7 figures

Journal ref Phys. Rev. E 113, 044101 (2026)

A Pressure-Based Diffusion Model for Influence Maximization on Social Networks

基于压力的扩散模型用于社交网络上的影响最大化

Curt Stutsman, Eliot W. Robson, Abhishek K. Umrawal

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Narmi Inc.（Narmi公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出压力阈值模型（PT）用于动态模拟社交网络中的影响传播，扩展了线性阈值模型（LT），并通过实验表明在密集网络中压力效应更显著，影响最大化结果与LT模型不同。

Comments 13 pages, 8 figures, and 2 tables; Accepted for presentation at the 20th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2026)

Entropy Scaling for Diffusion Coefficients in Fluid Mixtures

流体混合物中扩散系数的熵标度

Sebastian Schmitt, Hans Hasse, Simon Stephan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于熵标度的框架，用于在热力学一致的方式下预测混合物的自扩散系数和互扩散系数，通过分子基方程状态获取混合物熵信息，适用于多种状态下的强非理想混合物。

Hybrid Hidden Markov Model for Modeling Equity Excess Growth Rate Dynamics: A Discrete-State Approach with Jump-Diffusion

混合隐马尔可夫模型用于建模股权超额增长率动态：一种离散状态方法与跳跃-扩散

Abdulrahman Alswaidan, Jeffrey D. Varner

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出混合隐马尔可夫模型，通过离散状态和跳跃-扩散机制建模股权超额增长率动态，实现更准确的分布和波动聚类再现。