图像生成

Detecting Malicious Concepts without Image Generation in AI-Generated Content (AIGC)

在AI生成内容中无需图像生成即可检测恶意概念

Kun Xu, Wenying Wen, Shuren Qi, Tao Wang, Yushu Zhang, Yuming Fang

机构 * College of Computer Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学计算机科学与技术学院） ； School of Computing and Artificial Intelligence, Jiangxi University of Finance and Economics（江西财经大学计算机与人工智能学院） ； Jiangxi Provincial Key Laboratory of Multimedia Intelligent Processing（江西省多媒体智能处理重点实验室） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出Concept QuickLook方法，通过概念文件直接检测恶意概念，无需生成图像，解决传统方法耗时且资源消耗大的问题，验证了其在概念分享平台中的实用性。

Comments IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2026

Training-Free Reward-Guided Image Editing via Trajectory Optimal Control

无需训练的奖励引导图像编辑 via 轨迹最优控制

Jinho Chang, Jaemin Kim, Jong Chul Ye

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence（人工智能研究生院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出无需训练的奖励引导图像编辑框架，将编辑过程建模为轨迹最优控制问题，通过迭代更新伴随状态以引导编辑过程，在保持源图像语义的同时提升目标奖励。

Comments Poster in ICLR 2026; 22 pages, 9 figures. The code is available at https://github.com/jinhojsk515/ITOC

Edit Where You Mean: Region-Aware Adapter Injection for Mask-Free Local Image Editing

在需要的地方编辑：区域感知的适配器注入用于无掩码的局部图像编辑

Honghao Cai, Xiangyuan Wang, Yunhao Bai, Haohua Chen, Tianze Zhou, Runqi Wang, Wei Zhu, Yibo Chen, Xu Tang, Yao Hu, Zhen Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaptEdit框架，通过区域感知适配器实现无掩码的局部图像编辑，结合轻量级Block Adapter和SpatialGate提升编辑精度，同时通过Region-Aware Loss优化训练目标，实现无需用户掩码的高质量编辑。

VIPaint: Image Inpainting with Pre-Trained Diffusion Models via Variational Inference

VIPaint：通过变分推断利用预训练扩散模型进行图像修复

Sakshi Agarwal, Gabriel Hope, Jimin Heo, Erik B. Sudderth

机构 * Accenture ； Swarthmore College（斯沃思莫尔学院） ； Univ. California, Irvine（加州大学伊文斯顿分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VIPaint方法，通过变分推断优化非高斯马尔可夫近似，有效修复图像中的缺失区域，适用于高质图像生成及逆向问题。

Comments Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), May 2026, Tangier, Morocco. PMLR Volume 300

Diffusion-OAMP for Joint Image Compression and Wireless Transmission

扩散-OAMP用于联合图像压缩和无线传输

Wentao Hou, Yimin Bai, Zelei Luo, Jiadong Hong, Lei Liu

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering（信息科学与电子工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,summary_cn)

AI总结 本文提出Diffusion-OAMP，将预训练扩散模型嵌入OAMP算法，实现联合图像压缩与无线传输，实验显示其在不同压缩比和噪声水平下表现优异。

Comments 6 pages, 5 figures, 2 tables, submitted for a possible publication

EmDT: Embedding Diffusion Transformer for Tabular Data Generation in Fraud Detection

EmDT：用于欺诈检测中的表格数据生成的嵌入扩散变换器

En-Ya Kuo, Sebastien Motsch

机构 * Arizona State University – School of Mathematical and Statistical Sciences（亚利桑那州立大学数学与统计科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 EmDT通过UMAP聚类识别欺诈模式，并利用Transformer去噪网络生成欺诈样本，提升分类性能，同时保持隐私保护和特征相关性。

Comments Updated the first page to include the IEEE submission notice required for previously posted electronic preprint versions

AID: Agent Intent from Diffusion for Multi-Agent Informative Path Planning

AID: 从扩散模型中获取代理意图用于多代理信息路径规划

Jeric Lew, Yuhong Cao, Derek Ming Siang Tan, Guillaume Sartoretti

机构 * Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore（新加坡国立大学机械工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AID框架，利用扩散模型生成非自回归长时轨迹，通过行为克隆和强化学习优化，提升多代理信息路径规划效率与信息获取能力。

CasLayout: Cascaded 3D Layout Diffusion for Indoor Scene Synthesis with Implicit Relation Modeling

CasLayout：基于级联3D布局扩散的室内场景合成与隐式关系建模

Yingrui Wu, Youkang Kong, Mingyang Zhao, Weize Quan, Dong-Ming Yan, Yang Liu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences and School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（MAIS，自动化研究所，中国科学院，人工智能学院，中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； SKLMS, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（系统科学研究所，中国科学院） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 CasLayout通过级联扩散框架将场景生成分解为四个阶段，结合物理与语义约束，提升生成效率与可控性，实现高质量室内场景合成。

Comments SIGGARPH 2026 (Journal Track), Code: https://github.com/YingruiWoo/CasLayout

Noise2Map: End-to-End Diffusion Model for Semantic Segmentation and Change Detection

Noise2Map: 语义分割与变化检测的端到端扩散模型

Ali Shibli, Andrea Nascetti, Yifang Ban

机构 * Division of Geoinformatics, School of Architecture and Built Environment, KTH Royal Institute of Technology（地理信息学系，建筑与环境学院，皇家理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Noise2Map模型，通过扩散模型的去噪过程实现端到端的语义分割和变化检测，结合任务特定的噪声调度和时间步条件，提升模型的可解释性和鲁棒性。

D-Rex : Diffusion Rendering for Relightable Expressive Avatars

D-Rex：基于扩散的可重新照明表达性人体虚拟角色

Timo Teufel, Xilong Zhou, Umar Iqbal, Jan Kautz, Marc Habermann, Vladislav Golyanik, Christian Theobalt

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

AI总结 D-Rex提出一种人特定框架，实现真实感、可重新照明、表达性和可动画化的全身体虚拟角色，通过图像空间后处理实现与虚拟角色建模的解耦，优于基于物理的可重新照明虚拟角色基线。

Finite-time blow-up in a class of chemotaxis systems with spatially heterogeneous diffusion sensitivity

有限时间爆破在一类具有空间异质扩散敏感性的趋化系统中

Yashuang Zhao, Shijun Li, Shaopeng Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究了一类具有空间异质扩散敏感性的Keller-Segel系统，证明了在特定条件下解在有限时间内爆破。

Freidlin-Gärtner formula and asymptotic profile in reaction-diffusion equations

弗里德林-加尔特纳公式与反应扩散方程的渐进行为

Luca Rossi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究反应扩散方程在周期性介质中大时间行为，推导弗里德林-加尔特纳公式并探讨弱双稳方程的渐进行为，包括正则公式和脉动行波收敛性。

Improving Graph Few-shot Learning with Hyperbolic Space and Denoising Diffusion

通过双曲空间和去噪扩散提升图少样本学习

Yonghao Liu, Jialu Sun, Wei Pang, Fausto Giunchiglia, Ximing Li, Xiaoyue Feng, Renchu Guan

机构 * Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of the Ministry of Education, College of Computer Science and Technology, Jilin University（教育部符号计算与知识工程重点实验室，计算机科学与技术学院，吉林大学） ； School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University（数学与计算机科学学院，赫瑞-沃顿大学） ； 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） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出IMPRESS框架，利用双曲空间和去噪扩散机制改进图少样本学习，理论和实验均优于现有方法。

ABC: Any-Subset Autoregression via Non-Markovian Diffusion Bridges in Continuous Time and Space

ABC：通过非马尔可夫扩散桥实现连续时间和空间中的任意子集自回归

Gabe Guo, Thanawat Sornwanee, Lutong Hao, Elon Litman, Stefano Ermon, Jose Blanchet

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出ABC模型，通过非马尔可夫扩散桥在连续时间和空间中实现任意子集的自回归，解决了传统方法在结构相似性捕捉、噪声注入和条件化任意子集方面的不足。

FeaXDrive: Feasibility-aware Trajectory-Centric Diffusion Planning for End-to-End Autonomous Driving

FeaXDrive: 为端到端自动驾驶的可行性感知轨迹导向扩散规划

Baoyun Wang, Zhuoren Li, Ran Yu, Yu Che, Xinrui Zhang, Ming Liu, Jia Hu, Chen Lv, Bo Leng

机构 * College of Automotive and Energy Engineering, Tongji University（同济大学汽车与能源工程学院） ； College of Transportation Engineering, Tongji University（同济大学交通工程学院） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 FeaXDrive通过轨迹导向的扩散规划方法，提升自动驾驶中轨迹空间的可行性建模，改进轨迹几何和运动学可行性，增强可行驶区域一致性，实验表明其在NAVSIM基准上表现优异。

Comments 22 pages, 6 figures

Anomalous statistics in the Langevin equation with fluctuating diffusivity: from Brownian yet non-Gaussian diffusion to anomalous diffusion and ergodicity breaking

Langevin方程中波动扩散率的异常统计：从布朗运动而非高斯扩散到异常扩散和非平衡性打破

Takuma Akimoto, Jae-Hyung Jeon, Ralf Metzler, Tomoshige Miyaguchi, Takashi Uneyama, Eiji Yamamoto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文探讨了具有波动扩散率的Langevin方程（LEFD）在描述布朗运动非高斯扩散、异常扩散和非平衡性打破中的作用，分析了其在复杂系统中的理论模型和实验相关性。

Comments 52 pages, 16 figures

Journal ref Rep. Prog. Phys. 89 014602 (2026)

Structural Order Drives Diffusion in a Granular Packing

结构秩序驱动颗粒堆积中的扩散

David Luce, Adrien Gans, Sébastien Kiesgen de Richter, Nicolas Vandewalle

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究结构有序性如何影响二维储料仓中双组分颗粒材料的流动，发现晶化显著增强扩散长度，揭示了局部结构组织与宏观流动行为的关系。

Comments 5 pages, 6 figures

SQuadGen: Generating Simple Quad Layouts via Chart Distance Fields

SQuadGen: 通过图表距离场生成简单的四边布局

Youkang Kong, Yang Liu, Yue Dong, Xin Tong, Heung-Yeung Shum

机构 * Tsinghua University Beijing P. R. China ； Microsoft Research Asia Beijing P. R. China ； Tsinghua University \& International Digital Economy Academy Beijing P. R. China ； Tsinghua University ； Microsoft Research Asia ； Tsinghua University \& International Digital Economy Academy 纠错

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

AI总结 本文提出SQuadGen，一种基于扩散的生成框架，利用图表距离场生成简单四边布局，解决网格连接离散性和数据集稀缺性问题，实现高效四边布局生成。

Comments SIGGRAPH 2026 (Journal Track), project page: https://youkang-kong.github.io/squadgen/

Generative Human Geometry Distribution

生成人体几何分布

Xiangjun Tang, Biao Zhang, Peter Wonka

机构 * KAUST（卡塔尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种新的几何分布模型，通过编码分布为2D特征图和使用SMPL模型，提升生成人体几何的真实性和效率，实验表明在姿态条件下的随机角色生成和新姿态合成任务中性能优于现有方法。

SandSim: Curve-Guided Gaussian Splatting for Reconstructing Sand Painting Processes

SandSim：基于曲线引导的高斯点云法重建沙画创作过程

Yilin Wang, Haojie Huang, Chen Li, Yang Li, Changbo Wang, Chenhui Li

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

AI总结 本文提出SandSim框架，通过曲线引导的高斯表示和减法合成方案，实现单张图像中沙画创作过程的重建，提升时空一致性和视觉真实感。

YOSE: You Only Select Essential Tokens for Efficient DiT-based Video Object Removal

YOSE: 你只选择本质的标记以实现高效的DiT基于视频对象移除

Chenyang Wu, Lina Lei, Fan Li, Chun-Le Guo, Dehong Kong, Xinran Qin, Zhixin Wang, Ming-Ming Cheng, Chongyi Li

机构 * VCIP, CS, Nankai University（南开大学计算机科学与技术学院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； NKIARI, Shenzhen Futian（深圳南山研究院） 纠错

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

AI总结 YOSE通过引入BVI和DiffSim模块，实现了高效的DiT视频对象移除，通过动态选择关键标记和模拟扩散过程，使推理时间与遮挡区域线性相关，从而在70%的情况下达到2.5倍的加速，同时保持视觉质量。

Comments accepted by CVPR2026

CLAMP: Contrastive Learning for 3D Multi-View Action-Conditioned Robotic Manipulation Pretraining

CLAMP: 基于对比学习的3D多视角动作条件机器人操控预训练

I-Chun Arthur Liu, Krzysztof Choromanski, Sandy Huang, Connor Schenck

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 CLAMP通过3D点云和机器人动作进行预训练，利用对比学习提升机器人操控精度与效率，优于现有基线方法。

Comments Accepted to the Robotics: Science and Systems (RSS) 2026

Quantum Lattice Boltzmann Solutions for Transport under 3D Spatially Varying Advection on Trapped Ion Hardware

量子格子玻尔兹曼求解器用于受三维空间变化对流作用的输运问题

Sayonee Ray, Jezer Jojo, Jason Iaconis, Abeynaya Gnanasekaran, Apurva Tiwari, Martin Roetteler, Chris Hill, Jay Pathak

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用量子格子玻尔兹曼方法模拟非均匀速度场下的输运现象，探讨了密度读取与重载的瓶颈问题，并引入了新的壁边界实现方法。

Comments 11 pages, 11 figures

Mean-square Stability and Bifurcations for Dissipative SDEs

耗散随机微分方程的均方稳定性与分岔

C. Kelly, G. J. Lord, M. Ptashnyk, S. Sonner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究耗散系统在随机扰动下的动力学，重点分析均方稳定性，推导线性化系统条件，探讨非线性与线性系统均方动力学关系，提供确定性方法评估随机扰动对确定性系统平衡点稳定性的影响，并通过实例展示分岔图的生成。

Optimal Consumption and Investment with Energy-Efficiency Adoption

最优消费与投资中的能源效率采纳

Anthony Britto, Carlos Oliveira, Max Kleinebrahm

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出在不确定性下消费、投资与能源效率采纳的统一模型，定义新的 rebound 和 backfire 效应，并探讨其对补贴设计的影响，揭示财富对技术采纳决策的影响。

Comments 43 pages, 12 figures, 4 tables

Mixture-aware closure of the N-phase Navier--Stokes--Cahn--Hilliard mixture model

具有混合意识的N相Navier-Stokes-Cahn-Hilliard混合模型闭合

M. F. P. ten Eikelder, A. Brunk

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于小集合结构公理的闭合方法，通过理想混合贡献、对称均场相互作用项和二次梯度惩罚，构建了N相Navier-Stokes-Cahn-Hilliard混合模型的热力学闭合，支持相合并而不改变控制方程。

Comments 46 pages

On three-dimensional flows of thermo-viscoelastic fluids of Giesekus type

关于Giesekus型热粘弹性流体的三维流动

Miroslav Bulíček, Tomáš Los, Jakub Woźnicki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究热粘弹性速率型流体的三维流动，建立热传导模型，证明全局弱解的存在，无需小性、正则性或结构限制，结合能量和熵平衡与紧致性工具处理非线性耦合。

From LLM-Driven Trading Card Generation to Procedural Relatedness: A Pokémon Case Study

从LLM驱动的卡牌生成到过程相关性：一个宝可梦案例研究

Johannes Pfau, Panagiotis Vrettis

机构 * Utrecht University（乌特雷赫大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨利用大语言模型和图像扩散模型生成卡牌内容，通过个性化无限卡牌设计解决传统卡牌游戏的重复性和玩家体验问题，展示动态个性化生成方法及过程相关性的潜力。

Time-dependent Robin heat equation via Markovian switching

通过马尔可夫切换的时变罗宾热方程

Fausto Colantoni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了带有罗宾边界条件的热方程，其中反应参数通过连续时间马尔可夫链建模。通过泛函分析方法，分析了两种随机框架下的系统，推导了费曼-科茨公式并证明了快速切换极限下的平均原理。

Non-linear parabolic PDEs with rough coefficients and critical data: existence, uniqueness and regularity of weak solutions

非线性抛物型PDEs的粗糙系数与临界数据：弱解的存在性、唯一性和正则性

Pascal Auscher, Sebastian Bechtel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了由粗糙系数驱动的非线性抛物型PDEs在临界齐次Bessel空间中弱解的适定性，展示了理论在粗糙反应-扩散方程中的应用，同时引入了新的超合同奇异积分算子理论和超线性反Hölder不等式的自改进性质。

Comments Corrected a typo in Table 1