图像生成

Selective Aggregation of Attention Maps Improves Diffusion-Based Visual Interpretation

选择性聚合注意力图提升基于扩散的视觉解释

Jungwon Park, Jungmin Ko, Dongnam Byun, Wonjong Rhee

机构 * Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 本文通过选择性聚合相关注意力头提升文本到图像生成模型的可解释性，相比DAAM方法在均值IoU上表现更优，并发现相关注意力头能更准确捕捉概念特征。

Cross-Resolution Diffusion Models via Network Pruning

通过网络剪枝实现跨分辨率扩散模型

Jiaxuan Ren, Junhan Zhu, Huan Wang

机构 * Westlake University（西湖大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CR-Diff方法，通过参数剪枝提升扩散模型在不同分辨率下的视觉一致性，保持默认分辨率性能，支持提示特定优化。

Comments Accepted by CVPR Findings 2026

Listen to Rhythm, Choose Movements: Autoregressive Multimodal Dance Generation via Diffusion and Mamba with Decoupled Dance Dataset

聆听节奏，选择动作：通过扩散与Mamba实现多模态舞蹈生成的自回归方法

Oran Duan, Yinghua Shen, Yingzhu Lv, Luyang Jie, Yaxin Liu, Qiong Wu

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LRCM框架，通过解耦舞蹈数据集实现多模态指导的扩散模型，结合Mamba模块实现流畅的长序列自回归生成，展示了在多模态输入和长序列生成中的潜力。

Comments 12 pages, 13 figures

SEM-ROVER: Semantic Voxel-Guided Diffusion for Large-Scale Driving Scene Generation

SEM-ROVER：语义体素引导的扩散模型用于大规模驾驶场景生成

Hiba Dahmani, Nathan Piasco, Moussab Bennehar, Luis Roldão, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Noah's Ark, Huawei Paris Research Center, France（诺亚方舟实验室，华为巴黎研究中心，法国） ； COSYS, Gustave Eiffel University, France（COSYS，古斯塔夫·埃菲尔大学，法国） ； LASTIG, IGN-ENSG, Gustave Eiffel University, France（LASTIG，IGN-ENSG，古斯塔夫·埃菲尔大学，法国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于Σ-Voxfield网格的3D生成框架，通过语义条件扩散模型生成大规模一致驾驶场景，采用渐进空间外推和延迟渲染模块实现高效生成。

HumANDiff: Articulated Noise Diffusion for Motion-Consistent Human Video Generation

HumANDiff: 关节化噪声扩散用于运动一致的人体视频生成

Tao Hu, Varun Jampani

机构 * Stability AI 纠错

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

AI总结 HumANDiff通过关节化噪声采样、联合外观-运动学习和几何运动一致性学习，实现高保真人体视频生成，支持多样化的服装风格。

Comments Project page: https://taohuumd.github.io/projects/HumANDiff/

Single-Stage Signal Attenuation Diffusion Model for Low-Light Image Enhancement and Denoising

单阶段信号衰减扩散模型用于低光照图像增强与去噪

Ying Liu, Junchao Zhang, Caiyun Wu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Central South University（中南大学航空航天学院） ； Hunan Provincial Key Laboratory of Optic-Electronic Intelligent Measurement and Control（湖南省光电智能测控重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出单阶段信号衰减扩散模型，通过整合信号衰减机制实现亮度调整与噪声抑制，避免了传统两阶段方法的优化不一致问题。

Thinking Diffusion: Penalize and Guide Visual-Grounded Reasoning in Diffusion Multimodal Language Models

Thinking Diffusion: 通过惩罚和引导在扩散多模态语言模型中抑制和引导视觉推理

Keuntae Kim, Mingyu Kang, Yong Suk Choi

机构 * Department of Computer Science, Hanyang University（汉阳大学计算机科学系） ； Department of Artificial Intelligence, Hanyang University（汉阳大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文针对扩散多模态语言模型在视觉推理中生成过早答案的问题，提出位置与步数惩罚和视觉推理引导方法，提升推理准确率并加快推理速度。

Comments CVPR 2026 - main

Simultaneous Dual-View Mammogram Synthesis Using Denoising Diffusion Probabilistic Models

同时双视角乳腺X线合成使用去噪扩散概率模型

Jorge Alberto Garza-Abdala, Gerardo A. Fumagal-González, Eduardo de Avila-Armenta, Sadam Hussain, Jasiel H. Toscano-Martínezb, Diana S. M. Rosales Gurmendi, Alma A. Pedro-Pérez, Jose G. Tamez-Pena

机构 * Tecnologico de Monterrey, School of Engineering and Sciences（蒙特雷科技大学工程与科学学院） ； School of Engineering, Pontificia Universidad Católica de Chile（智利天主教大学工程学院） ； Tecnologico de Monterrey, School of Medicine and Health Sciences（蒙特雷科技大学医学与健康科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种三通道去噪扩散概率模型，同时生成乳腺的CC和MLO视角，通过绝对差编码保持全局结构，用于乳腺影像数据增强和交叉视角AI应用。

Comments Accepted and presented at SPIE Medical Imaging 2025 (Vancouver, Canada)

Journal ref Proc. SPIE 13925, 139251C (2026)

PR-IQA: Partial-Reference Image Quality Assessment for Diffusion-Based Novel View Synthesis

PR-IQA：基于扩散模型的新型视角合成的部分参考图像质量评估

Inseong Choi, Siwoo Lee, Seung-Hun Nam, Soohwan Song

机构 * Dongguk University（东国大学） ； NAVER WEBTOON AI 纠错

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

AI总结 PR-IQA通过部分参考图像评估扩散生成的视角合成图像质量，提升3D重建效果，无需真实地面真值。

Comments Accepted at CVPR 2026. Project Page: https://kakaomacao.github.io/pr-iqa-project-page/

Beyond Black-Scholes: A Computational Framework for Option Pricing Using Heston, GARCH, and Jump Diffusion Models

超越Black-Scholes：基于Heston、GARCH和跳跃扩散模型的期权定价计算框架

Karmanpartap Singh Sidhu, Pranshi Saxena

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于Heston、GARCH和跳跃扩散模型的期权定价计算框架，以克服Black-Scholes模型的局限性，通过蒙特卡洛模拟和历史数据预测波动率，提升期权定价准确性。

Comments 10 pages, 7 figures

Lipschitz regularity in Flow Matching and Diffusion Models: sharp sampling rates and functional inequalities

流匹配与扩散模型中的Lipschitz正则性：精确采样速率与函数不等式

Arthur Stéphanovitch

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了流匹配向量场和扩散模型分数的Lipschitz正则性，推导出最优时间与维度依赖的采样速率，并应用得到欧拉型采样器的Wasserstein离散化界及概率测度的Poincaré和log-Sobolev不等式。

Diffusion from particle-coated drops: the subtle role of particle size

粒子涂层滴的扩散：粒子尺寸的微妙作用

Alexandros T. Oratis, Matteo Camagna, Timo J. J. M. van Overveld, Valeria Garbin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过二维配置量化了单个粒子涂层滴的扩散，发现粒子对扩散的阻力极小，并通过数学模型解释了粒子单层控制界面传输动态的机制。

Comments 10 pages, 6 figures

MolDA: Molecular Understanding and Generation via Large Language Diffusion Model

MolDA：通过大规模语言扩散模型实现分子理解与生成

Seohyeon Shin, HanJun Choi, Jun-Hyung Park, Hong Kook Kim, Mansu Kim

机构 * Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术院） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国外国语大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 MolDA通过大规模语言扩散模型替代传统自回归架构，解决分子生成中非局部约束和结构误差问题，实现分子生成、描述和性质预测的全局一致性与化学有效性。

PhaseFlow4D: Physically Constrained 4D Beam Reconstruction via Feedback-Guided Latent Diffusion

PhaseFlow4D: 通过反馈引导的潜在扩散模型实现物理约束的4D束重建

Alexander Scheinker, Alexander Plastun, Peter Ostroumov

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出PhaseFlow4D，一种通过反馈引导的潜在扩散模型，用于从不完整2D观测中重建和跟踪完整的4D相空间分布，结合物理约束实现高效4D束重建。

PhySe-RPO: Physics and Semantics Guided Relative Policy Optimization for Diffusion-Based Surgical Smoke Removal

PhySe-RPO：物理与语义引导的相对策略优化用于基于扩散的手术烟雾去除

Zining Fang, Cheng Xue, Chunhui Liu, Bin Xu, Ming Chen, Xiaowei Hu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出PhySe-RPO框架，通过物理和语义引导的相对策略优化，解决手术烟雾去除中配对监督不足的问题，实现物理一致、语义忠实且临床可解释的扩散修复。

Comments 12 pages,7figures,published to CVPR

An Actor-Critic Framework for Continuous-Time Jump-Diffusion Controls with Normalizing Flows

一个用于连续时间跳跃扩散控制的Actor-Critic框架

Liya Guo, Ruimeng Hu, Xu Yang, Yi Zhu

机构 * Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Department of Mathematics, Tsinghua University（清华大学数学系） ； Department of Mathematics, University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校数学系） ； Department of Statistics and Applied Probability, University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校统计与应用概率系） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京雁栖湖应用数学研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一个无网格求解器，用于解决熵正则化控制问题和具有跳跃的随机博弈，通过时间非齐性小q函数和适当的职业测度，结合条件归一化流参数化Actor，实现灵活的非高斯策略，并在多个金融和博弈场景中验证了方法的有效性。

Comments 29 pages, 7 figures, 4 tables

From Clues to Generation: Language-Guided Conditional Diffusion for Cross-Domain Recommendation

从线索到生成：语言引导的条件扩散用于跨域推荐

Ziang Lu, Lei Sang, Lin Mu, Yiwen Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出LGCD框架，通过结合大语言模型和扩散模型，解决跨域推荐中单域用户偏好转移难题，通过伪重叠数据和条件扩散架构提升推荐效果。

Comments 11 pages, 6 figures

Mathematical analysis and symmetric fractional-order reduction method for diffusion-wave equations

偏微分方程的数学分析与对称分数阶约简方法

Dakang Cen, Caixia Ou, Seakweng Vong

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种对称分数阶约简方法，用于在低正则性假设下开发非均匀时间网格上的分数波方程数值算法，通过新的最优参数选择和数值实验验证了算法的效率和准确性。

Comments 25 pages

Extending Tabular Denoising Diffusion Probabilistic Models for Time-Series Data Generation

扩展表格去噪扩散概率模型用于时间序列数据生成

Umang Dobhal, Christina Garcia, Sozo Inoue

机构 * Kyushu Institute of Technology, Fukuoka, Japan（九州工业大学，福冈，日本） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出扩展TabDDPM以处理时间序列数据，通过引入轻量级时间适配器和上下文感知嵌入模块，提升时间序列生成的时序真实性和多样性。

Comments 16 pages, 10 figures, 2 tables

DualDiffusion: A Speculative Decoding Strategy for Masked Diffusion Models

DualDiffusion: 一种用于掩码扩散模型的推测解码策略

Satyam Goyal, Kushal Patel, Tanush Mittal, Arjun Laxman

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DualDiffusion结合高效近似模型与准确验证模型，通过多步轻量级生成后单步验证，实现生成步骤与准确性之间的更优帕累托前沿。

Blow-up rates and sets for a quasilinear diffusion equation with weighted source

quasilinear扩散方程带加权源的爆破速率和集

Raúl Ferreira, Razvan Gabriel Iagar, Ariel Sánchez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究quasilinear扩散方程带加权源的爆破速率和集，推导出在1<p<m,σ>0范围内，解的爆破速率和支撑集的上界，分析了爆破集的性质。

Quantum Algorithms for Heterogeneous PDEs: The Neutron Diffusion Eigenvalue Problem

量子算法用于异质偏微分方程：中子扩散本征值问题

Andrew M. Childs, Lincoln Johnston, Brian Kiedrowski, Mahathi Vempati, Jeffery Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种混合量子-经典算法，解决线性反应-扩散方程中的中子扩散本征值问题，通过统一有限元方法展示量子算法在异质介质中提供显著的多项式端到端加速。

Generative Path-Law Jump-Diffusion: Sequential MMD-Gradient Flows and Generalisation Bounds in Marcus-Signature RKHS

生成路径-律跳跃-扩散：序列MMD梯度流与马库斯-签名RKHS中的泛化界限

Daniel Bloch

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（VinUniversity工程与计算机科学学院） ； University of Paris 6（巴黎第六大学） ； Quant Finance Ltd（Quant Finance有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种生成框架，通过序列匹配问题生成与时间演变路径-律代理一致的连续路径，结合预期结构断裂、制度转换和非自主动力学。核心方法是Anticipatory Neural Jump-Diffusion流，通过动态谱白化确保在波动制度转换和离散随机冲击中保持收缩性。

OrbitTransit: Traffic Delivery and Diffusion for Earth Observation via Satellite Mobility

OrbitTransit: 通过卫星移动实现地球观测的交通配送与扩散

Haoyuan Zhao, Long Chen, Yi Ching Chou, Hao Fang, Jiangchuan Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出OrbitTransit方法，利用卫星移动进行数据配送并结合星间链路实现交通扩散，以缓解地面站资源竞争问题，实验显示其在能耗、任务失败率和地面站负载平衡方面均有显著提升。

Comments To appear in the Proceedings of ACM MobiSys 2026

DiffPlace: A Conditional Diffusion Framework for Simultaneous VLSI Placement Beyond Sequential Paradigms

DiffPlace：一种用于超越顺序范式的芯片放置条件扩散框架

Kien Le Trung, Truong-Son Hy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DiffPlace通过条件去噪扩散过程重构芯片放置问题，实现无需大量重新训练即可泛化到未见过的网络列表的可转移策略，同时优化所有宏位置以避免路由热点并保持竞争性的线长。

Fast-dVLA: Accelerating Discrete Diffusion VLA to Real-Time Performance

Fast-dVLA：加速离散扩散VLA以实现实时性能

Wenxuan Song, Jiayi Chen, Shuai Chen, Jingbo Wang, Pengxiang Ding, Han Zhao, Yikai Qin, Xinhu Zheng, Donglin Wang, Yan Wang, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Institute of Technical Physics, CAS（中国科学院上海技术物理研究所） ； AIR, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种方法，通过分离辅助任务训练目标，在参数空间中提升通用能力与任务特定动作分布，从而在减少计算开销的同时提高性能。

Can We Trust a Black-box LLM? LLM Untrustworthy Boundary Detection via Bias-Diffusion and Multi-Agent Reinforcement Learning

我们能信任一个黑盒大语言模型吗？通过偏见扩散和多智能体强化学习进行大语言模型不可信边界检测

Xiaotian Zhou, Di Tang, Xiaofeng Wang, Xiaozhong Liu

机构 * Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出GMRL-BD算法，通过知识图谱和多智能体强化学习识别大语言模型在特定主题上的偏见边界，实验表明该算法能以少量查询高效检测不可信边界，并发布包含多个流行大语言模型的标注数据集。

GaussianGrow: Geometry-aware Gaussian Growing from 3D Point Clouds with Text Guidance

GaussianGrow：基于3D点云与文本引导的几何感知Gaussian生成

Weiqi Zhang, Junsheng Zhou, Haotian Geng, Kanle Shi, Shenkun Xu, Yi Fang, Yu-Shen Liu

机构 * School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； CAIR and CIDSAI, NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校CAIR和CIDSAI） 纠错

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

AI总结 本文提出GaussianGrow，通过学习从3D点云中生长Gaussian，结合多视角扩散模型和文本引导，提升生成几何精度与质量。

Comments Accepted by CVPR 2026. Project page: https://weiqi-zhang.github.io/GaussianGrow

BulletGen: Improving 4D Reconstruction with Bullet-Time Generation

BulletGen: 通过子弹时间生成提升4D重建

Denis Rozumny, Jonathon Luiten, Numair Khan, Johannes Schönberger, Peter Kontschieder

机构 * Meta Reality Labs（Meta 现实实验室） 纠错

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

AI总结 BulletGen利用生成模型在Gaussian动态场景表示中校正错误并补全缺失信息，通过对扩散视频生成模型输出与4D重建在单个冻结子弹时间步骤的对齐，实现新颖视角合成和2D/3D跟踪任务的最先进结果。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop "4D World Models: Bridging Generation and Reconstruction"

MedShift: Implicit Conditional Transport for X-Ray Domain Adaptation

MedShift：隐式条件传输用于X射线领域迁移

Francisco Caetano, Christiaan Viviers, Peter H. N. De With, Fons van der Sommen

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MedShift，一种基于流匹配和Schrodinger Bridges的统一类条件生成模型，用于解决合成与真实X射线图像之间的跨领域翻译问题，通过学习共享的领域无关潜在空间实现高质量无配对图像转换。

Comments Accepted at the ICCV 2025 AIM Workshop