图像生成

QBIC of SEM for jump-diffusion processes based on high-frequency data

基于高频数据的跳扩散过程SEM的QBIC

Shogo Kusano, Masayuki Uchida

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于高频数据的跳扩散过程SEM的QBIC方法，证明其具有模型选择一致性，用于选择最合适的SEM模型。

LoSA: Locality Aware Sparse Attention for Block-Wise Diffusion Language Models

LoSA：基于块状扩散语言模型的局部意识稀疏注意力

Haocheng Xi, Harman Singh, Yuezhou Hu, Coleman Hooper, Rishabh Tiwari, Aditya Tomar, Minjae Lee, Wonjun Kang, Michael Mahoney, Chenfeng Xu, Kurt Keutzer, Amir Gholami

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 LoSA通过局部意识稀疏注意力机制，针对块状扩散语言模型中的KV膨胀问题，优化注意力计算，提升效率和精度，实现更高的准确率和速度。

Comments 16 pages, 11 figures, 6 tables

Beyond the Diffusion Coefficient: Propagators and Memory in Cosmic Ray Transport

超越扩散系数：传播子与宇宙射线传输中的记忆

Naixin Liang, S. Peng Oh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于传播子的框架，通过粒子位置概率分布P(x,t)及其傅里叶-拉普拉斯变换P(k,s)来描述宇宙射线传输，揭示记忆效应及多相介质中逃逸机制。

Channel-Aware Preemptive Scheduling for Semantic Communication with Truncated Diffusion and Path Compensation

面向语义通信的通道感知抢占式调度：截断扩散与路径补偿

Chengyang Liang, Dong Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出CAPS-TDPC框架，通过通道驱动调度机制和接收端补偿机制，减少端到端延迟并保持高保真语义重建，在快速衰落信道中提升系统鲁棒性。

Characterizing higher-order representations through generative diffusion models explains human decoded neurofeedback performance

通过生成扩散模型表征高阶表示以解释人类解码神经反馈性能

Hojjat Azimi Asrari, Megan A. K. Peters

机构 * Department of Cognitive Sciences, University of California Irvine（加州大学尔湾分校认知科学系） ； Department of Logic & Philosophy of Science, University of California Irvine（加州大学尔湾分校逻辑与科学哲学系） ； Center for the Neurobiology of Learning & Memory, University of California Irvine（加州大学尔湾分校学习与记忆神经生物学中心） ； Center for Theoretical Behavioral Sciences, University of California Irvine（加州大学尔湾分校理论行为科学中心） ； Department of Experimental Psychology, University College London（伦敦大学学院实验心理学系） ； Program in Brain, Mind, & Consciousness, Canadian Institute for Advanced Research（加拿大高级研究研究院大脑、心灵与意识项目） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过生成扩散模型研究高阶表示，揭示人类神经反馈任务中不确定性估计对行为学习的影响，展示模型在捕捉人类表现方面的优越性。

Comments 25 pages, 7 figures

Surrogate models for diffusion on graphs via sparse polynomials

基于稀疏多项式的图上扩散 surrogate 模型

Giuseppe Alessio D'Inverno, Kylian Ajavon, Simone Brugiapaglia

机构 * MathLab, International School for Advanced Studies（数学实验室，国际高级研究学校） ； Department of Mathematics and Statistics, Concordia University（数学与统计学系，康科迪亚大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于稀疏多项式的图上扩散 surrogate 模型，通过理论分析和实验验证其在具有社区结构的图上参数扩散方程中的有效性。

Moving Mesh with Streamline Upwind Petrov-Galerkin (MM-SUPG) Method for Time-dependent Convection-Dominated Convection-Diffusion Problems

基于流线迎风 Petrov-Galerkin 方法的移动网格法用于时间依赖的对流占优对流扩散问题

Xianping Li, Matthew McCoy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种结合残差基 SUPG 稳定化与基于度量的移动网格 PDE 方法的 MM-SUPG 方法，通过网格适应与稳定化相互作用提升对流占优问题的求解精度与稳定性。

Comments There are 36 pages, 13 figures, and 5 tables

Algebraic Structure of Vector Fields in Financial Diffusion Models and its Applications

金融扩散模型中向量场的代数结构及其应用

Yusuke Morimoto, Makiko Sasada

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究金融扩散模型中向量场的代数结构，提出通过解析方法高效求解向量场流，显著减少计算时间。

Comments 21 pages, 2 figures

Journal ref Quantitative Finance (2017), 1105-1117

LiveMoments: Reselected Key Photo Restoration in Live Photos via Reference-guided Diffusion

LiveMoments: 通过参考引导扩散重新选择关键照片的键照片修复

Clara Xue, Zizheng Yan, Zhenning Shi, Yuhang Yu, Jingyu Zhuang, Qi Zhang, Jinwei Chen, Qingnan Fan

机构 * vivo BlueImage Lab（vivo蓝影实验室） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LiveMoments框架，通过参考引导扩散模型修复Live照片中重新选择的关键照片，提升视觉质量和保真度，尤其在快速运动或复杂结构场景中表现优异。

Comments Accepted by ICLR 2026

EDGE-Shield: Efficient Denoising-staGE Shield for Violative Content Filtering via Scalable Reference-Based Matching

EDGE-Shield: 一种高效的去噪阶段屏蔽方法，用于通过可扩展的基于参考的匹配进行违规内容过滤

Takara Taniguchi, Ryohei Shimizu, Duc Minh Vo, Kota Izumi, Shiqi Yang, Teppei Suzuki

机构 * SB intuitions 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 EDGE-Shield通过可扩展的基于参考的匹配在去噪过程中实现高效违规内容过滤，显著降低处理时间并保持过滤精度。

Emergence of Statistical Financial Factors by a Diffusion Process

由扩散过程涌现的统计金融因子

Jose Negrete, Jaime Joel Ramos

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出基于网络的框架，通过资产间相互作用结构自然生成金融因子，而非统计方法。模型将市场视为耦合迭代映射系统，揭示非理性交易者影响及因子形成的结构视角。

Comments 20 pages, 8 figures

Whole-Body Mobile Manipulation using Offline Reinforcement Learning on Sub-optimal Controllers

利用离线强化学习在次优控制器上实现全身移动操作

Snehal Jauhri, Vignesh Prasad, Georgia Chalvatzaki

机构 * PEARL Lab, Computer Science Department, Technische Universität Darmstadt（达姆施塔特技术大学计算机科学系PEARL实验室） ； Robotics Institute（机器人研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出WHOLE-MoMa方法，通过生成多样演示和离线强化学习提升全身移动操作性能，实现在无示教数据情况下实现高成功率的任务。

Comments PrePrint. Project website: sites.google.com/view/whole-moma

Ride the Wave: Precision-Allocated Sparse Attention for Smooth Video Generation

乘风而行：面向平滑视频生成的精确分配稀疏注意力

Wentai Zhang, Ronghui Xi, Shiyao Peng, Jiayu Huang, Haoran Luo, Zichen Tang, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PASA框架，通过动态预算分配、硬件对齐分组近似和随机选择偏置，实现高效且时间平滑的视频生成，减少视觉闪烁。

Causal Fingerprints of AI Generative Models

AI生成模型的因果指纹

Hui Xu, Chi Liu, Congcong Zhu, Minghao Wang, Youyang Qu, Longxiang Gao

机构 * Faculty of Data Science,City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Zhejiang Cloudpeng Technology Co., Ltd.（浙江云鹏科技有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于因果解耦框架的方法，通过语义不变的潜在空间分离图像生成过程与模型痕迹，提升指纹的粒度，验证了因果关系在模型溯源和身份保护中的有效性。

Comments 5 page, accepted for presentation at IEEE ICASSP 2026

Finite element approximation of an anisotropic porous medium equation with fractional pressure

各向异性孔隙介质方程的有限元近似：具有分数压力

Stefano Fronzoni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了一种具有各向异性空间特征的非局部扩散方程，采用有限元方法在有界开利普希茨多面体域上求解，证明了数值方案的收敛性，并通过数值实验展示了非局部效应与空间各向异性间的相互作用。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2404.18901

Data-driven characterization of spatiotemporal chaos using ensemble reservoir computing

基于数据驱动的方法表征时空混沌

Xiaoqi Lei, Zixiang Yan, Jian Gao, Yueheng Lan, Jinghua Xiao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于集成的多plex局部回授计算方法，用于表征时空混沌，通过集成学习提高预测鲁棒性并量化预测不确定性，揭示不确定性包含直接动力学信息，支持冻结随机图案中冻结位置的识别，缺陷混沌扩散中缺陷扩散系数的估计，以及完全发展湍流中混沌强度的表征。

Decoherence Resilience of the Non-Hermitian Skin Effect

非厄米特皮肤效应的抗退相干性

Kunkun Wang, Lei Xiao, Stefano Longhi, Peng Xue

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过光子量子行走实验，探讨退相干对非厄米特皮肤效应的影响，发现退相干可增强其传输效率，而幅值阻尼则抑制该效应。

Comments 8 pages, 4 figures

Phlegethon: a fully compressible magnetohydrodynamic code for simulations in stellar astrophysics

Phlegethon：一种完全可压缩的磁流体动力学代码，用于恒星天体物理学中的模拟

G. Leidi, A. Holas, K. Vitovsky, F. Rizzuti, A. Roy, J. Reichert, K. Bayer, D. Gagnier, R. Andrassy, P. Christians, P. V. F. Edelmann, V. Varma, R. Hirschi, F. K. Röpke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 Phlegethon是一种用于模拟恒星天体物理学中多维过程的完全可压缩磁流体动力学代码，结合了低耗散黎曼求解器和任意核反应网络，能够研究恒星内部的多种物理现象。

Comments 35 pages, 29 figures

Damage dose dependence of deuterium retention in high-temperature self-ion irradiated tungsten

高温度自离子辐照钨中氘保留的损伤剂量依赖性

Mikhail Zibrov, Thomas Schwarz-Selinger, Michael Klimenkov, Ute Jäntsch

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究高温度自离子辐照对钨中氘保留的影响，发现损伤剂量与氘浓度关系不同于以往研究，且存在纳米级空洞和不同捕获位点。

Fabrication effects on Niobium oxidation and surface contamination in Niobium-metal bilayers using X-ray photoelectron spectroscopy

铌氧化与铌-金属双层表面污染的制备影响研究

Tathagata Banerjee, Maciej W. Olszewski, Valla Fatemi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用XPS研究铌金属双层中氧化物和表面污染的制备影响，评估不同封装层的抗氧扩散能力及标准工艺效果。

Journal ref AIP Advances 16, 045028 (2026)

Magneto-Archeology of White Dwarfs. Revisiting the fossil field scenario with observational constraints during the red giant branch

白矮星的磁性考古学：重新审视化石磁场场景，结合红巨星分支的观测约束

Lukas Einramhof, Lisa Bugnet, Leila Magdalena Calcaferro, Lucas Barrault, Srijan Bharati Das

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过红巨星分支的观测约束，重新审视化石磁场理论，发现红巨星中氢燃烧壳产生的磁场强度与白矮星磁场幅度和出现时间尺度一致，而主序星核心对流产生的磁场则无法匹配白矮星磁场强度。

Comments accepted in A&A Letters, 4 pages (5 pages of appendix), 9 figures

Journal ref A&A 708, L14 (2026)

Existence and uniqueness of the canonical Brownian motion in non-simple conformal loop ensemble gaskets

非简单共形环集合骨架上 canonical Brownian motion 的存在性和唯一性

Jason Miller, Yizheng Yuan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了共形环集合（CLE_κ）骨架上 canonical Brownian motion 的存在性和唯一性，通过构造局部依赖于 CLE_κ 的扩散过程，并证明其满足平移不变性和标度不变性等性质。

Comments Appendix A in v1 is removed and will be included in a different paper

Impact of the history force on the motion of droplets in shaken liquids

摇晃液体中液滴运动受历史力的影响

Frederik R. Gareis, Walter Zimmermann

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了历史力在非稳流中对液滴运动的影响，通过重新分析非稳斯托克斯流，推导了包含经典刚体粒子极限和自由滑移（零粘性）气泡极限的流体动力学力，发现历史力在过渡区可使液滴偏移幅度减少超过60%。

Comments 28 pages, 12 figures

Implicit neural representations for accurate estimation of the standard model of white matter

隐式神经表示用于标准白质模型的准确估计

Tom Hendriks, Gerrit Arends, Edwin Versteeg, Anna Vilanova, Maxime Chamberland, Chantal M. W. Tax

机构 * Department of Computer Science and Mathematics, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学计算机科学与数学系） ； Center for Image Sciences, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心图像科学中心） ； Cardiff University Brain Research Imaging Centre (CUBRIC), School of Physics and Astronomy, Cardiff University（卡迪夫大学脑研究成像中心（CUBRIC），物理与天文学学院，卡迪夫大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于隐式神经表示的框架，用于准确估计白质标准模型参数，尤其在低信噪比条件下表现优异，具有自监督、快速推理和高鲁棒性等优势。

Hydrodynamic noise in one dimension: projected Kubo formula and how it vanishes in integrable models

一维中流体噪声：投影Kubo公式及在可积分模型中如何消失

Benjamin Doyon

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究一维中流体噪声的性质，提出修正的Kubo公式并展示其在可积分模型中消失的机制，结合点分裂正则化方法，构建了具有随机偏微分方程的准确定义的流体波动理论。

Comments 30 pages. v2: 48 pages, appendices added, proofs and explanations clarified, and proof of the diffusive equation for two-point function added. v3: accepted version

Journal ref SciPost Phys. 20, 111 (2026)

Gravitational-Wave Parameter Estimation in non-Gaussian noise using Score-Based Likelihood Characterization

基于分数率似然特征的非高斯噪声中引力波参数估计

Ronan Legin, Maximiliano Isi, Kaze W. K. Wong, Yashar Hezaveh, Laurence Perreault-Levasseur

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种无需假设高斯性与平稳性的方法，通过分数扩散模型学习仪器噪声分布，结合确定性波形模型提供无偏的引力波参数估计，验证了其在包含真实LIGO噪声的400个模拟观测中的有效性。

Comments 10 pages, 3 figures

Journal ref ApJL 985 L46 (2025)

Numerical method for nonlinear Kolmogorov PDEs via sensitivity analysis

非线性柯莫戈罗夫偏微分方程的数值方法 via 敏感性分析

Daniel Bartl, Ariel Neufeld, Kyunghyun Park

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过敏感性分析研究非线性柯莫戈罗夫偏微分方程，揭示其对小非线性扰动的敏感性，并基于此开发高效的数值方法，通过Feynman-Kac表示高效求解高维问题。

Journal ref Applied Mathematics and Optimization, 2026+

Beyond Single-Dimension Novelty: How Combinations of Theory, Method, and Results-based Novelty Shape Scientific Impact

超越单一维度的创新：理论、方法和结果导向创新如何塑造科学影响

Yi Zhao, Yang Chenggang, Yuzhuo Wang, Tong Bao, Zhang Heng, Chengzhi Zhang

机构 * School of Management, Anhui University（安徽大学管理学院） ； Department of Information Management, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学信息管理学院） ； School of Information Management, Central China Normal University（华中师范大学信息管理学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨了理论、方法和结果导向创新的组合对科学影响的影响，发现结果导向创新单独存在或与其他类型创新共同存在时，文章被引用更多且更可能进入高引论文行列。

Comments AII-EEKE 2026

Machine learning for four-dimensional SU(3) lattice gauge theories

用于四维SU(3)晶格规范理论的机器学习

Urs Wenger

机构 * Institute for Theoretical Physics（理论物理研究所） ； Albert Einstein Center for Fundamental Physics（爱因斯坦基础物理中心） ； University of Bern（伯尔尼大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了机器学习在四维SU(3)晶格规范理论中的应用，包括生成模型和重整化群变换等方法，重点介绍了基于卷积神经网络的改进规范作用和连续极限下的标度结果。

Comments 18 pages, 9 figure; Plenary talk at the 42nd International Symposium on Lattice Field Theory (LATTICE2025), Mumbai, India

Noise-Enhanced Self-Healing Dynamics in Non-Hermitian Systems

非厄米算子系统中噪声增强的自修复动力学

Wuping Yang, H. Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究噪声如何影响非厄米系统边缘自修复过程，发现弱噪声延长自修复窗口，强噪声则稳定渐近恢复，提出有限时间李雅普诺夫指数分析和扰动理论方法。