图像生成

Identification for Inverse Gaussian Channels

逆高斯信道的识别问题

Mohammad Javad Salariseddigh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究逆高斯信道的识别容量上下界，分析确定性编码方案在峰值时间约束下的渐进行为，发现满足弱正则性条件时，识别容量随码字长度呈超指数增长。

Comments 30 pages, 3 figures

Time-Inhomogeneous Preconditioned Langevin Dynamics

时间非齐次预条件拉格朗日动力学

Alexander Falk, Laurenz Nagler, Andreas Habring, Thomas Pock

机构 * Institute of Visual Computing（视觉计算研究所） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出TIPreL方法，通过时间与位置依赖的预条件器解决拉格朗日动力学在多模分布中的全局模式覆盖与局部模式探索问题，证明其在Wasserstein-2距离下的收敛性，并在实验中验证其有效性。

Physical Fidelity Reconstruction via Improved Consistency-Distilled Flow Matching for Dynamical Systems

通过改进的一致性蒸馏流匹配实现物理保真重建

Sicheng Ma, Tianyue Yang, Xiuzhe Wu, Xiao Xue

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The Center for Computational Science（计算科学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过改进的一致性蒸馏流匹配方法，将高保真流匹配生成模型压缩为紧凑的一步模型，以实现快速的科学流重建。在三个流体基准上验证了该方法的有效性，展示了蒸馏模型在参数效率和推理速度上的优势。

Self-organized vegetation patterns promote persistence of plant-pollinator mutualisms under environmental stress

自组织植被模式促进植物-传粉者互惠关系在环境压力下的持续性

Matheus Bongestab, David Pinto-Ramos, Ricardo Martinez-Garcia

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过反应扩散模型探讨自组织植被模式如何在环境压力下增强植物-传粉者互惠关系的稳定性，发现空间模式能促进共存并提高社区在恶劣条件下的持续性。

Comments 27 pages, 4 figures

On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines

关于医疗场景中路径归因解释方法中缺失性概念的探讨：指导选择具有医学意义的基线

Alexander Geiger, Lars Wagner, Daniel Rueckert, Dirk Wilhelm, Alissa Jell

机构 * Research Group MITI, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学MITI研究组） ； Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital（慕尼黑技术大学人工智能在医疗健康中的chair及慕尼黑技术大学医院） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Surgery, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学外科系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨医疗场景中路径归因解释方法中缺失性的概念，提出更严格的语义缺失性定义，通过合成反事实生成模型验证了反事实基线在提高归因准确性方面的有效性。

Spin Correlations in Recirculating Multipass Alkali Cells for Advancing Quantum Magnetometry

循环多程碱金属细胞中的自旋相关性用于推进量子磁力计

Qian Ling Kee, Lingyi Zhao, Ruvi Lecamwasam, Biveen Shajilal, Xinan Liang, Joel K Jose, Yao Chen, Ping Koy Lam, Tao Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种循环多程碱金属细胞，通过提高有效体积比和减少光斑重叠，提升自旋相关性，特别适用于凹面镜长焦距情况，有效抑制自旋扩散噪声。

Comments 13 pages

Digital quantum magnetism on a trapped-ion quantum computer

在俘获离子量子计算机上研究数字量子磁性

Reza Haghshenas, Eli Chertkov, Michael Mills, Wilhelm Kadow, Sheng-Hsuan Lin, Yi-Hsiang Chen, Chris Cade, Ido Niesen, Tomislav Begušić, Manuel S. Rudolph, Cristina Cirstoiu, Kevin Hemery, Conor Mc Keever, Michael Lubasch, Etienne Granet, Charles H. Baldwin, John P. Bartolotta, Matthew Bohn, Justin J. Burau, Julia Cline, Matthew DeCross, Joan M. Dreiling, Cameron Foltz, David Francois, John P. Gaebler, Christopher N. Gilbreth, Johnnie Gray, Dan Gresh, Alex Hall, Aaron Hankin, Azure Hansen, Nathan Hewitt, Craig A. Holliman, Ross B. Hutson, Mohsin Iqbal, Nikhil Kotibhaskar, Elliot Lehman, Dominic Lucchetti, Ivaylo S. Madjarov, Karl Mayer, Alistair R. Milne, Steven A. Moses, Brian Neyenhuis, Gunhee Park, Abigail R. Perry, Boris Ponsioen, Michael Schecter, Peter E. Siegfried, David T. Stephen, Bruce G. Tiemann, Maxwell D. Urmey, James Walker, Andrew C. Potter, David Hayes, Garnet Kin-Lic Chan, Frank Pollmann, Michael Knap, Henrik Dreyer, Michael Foss-Feig

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究利用俘获离子量子计算机模拟量子各向异性模型的数字化动力学，通过抑制数字化误差观察到热化现象，并揭示了近似能量守恒下的涌现流体力学。

Comments 7 pages + Supplemental material

Journal ref Nature 653, 56-62 (2026)

Room temperature Purcell enhanced single erbium ions in silicon-carbide-on-insulator microring resonators

室温下硅碳化物绝缘体微环谐振器中增强的单铒离子

Joshua Bader, Shin-ichiro Sato, Jeffrey C. McCallum, Ruixuan Wang, Shao Qi Lim, Alexey Lyasota, David Broadway, Brett C. Johnson, Sven Rogge, Qing Li, Stefania Castelletto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在室温下实现硅碳化物绝缘体微环谐振器中单铒离子的室温单光子发射，通过优化谐振腔与铒缺陷的模式重叠，实现约70倍的普尔尔效应增强，同时观察到小的光谱扩散。

Comments 10 pages, 4 figures

Weighted Phase-Space Paths for Exact Wigner Dynamics

加权相空间路径用于精确的Wigner动力学

Surachate Limkumnerd, Panat Phanthaphanitkul

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过加权经验测度重构Wigner函数，以解决非二次势能下Wigner-Moyal生成器中高阶项的问题，并探讨其在非谐动力学中的应用。

Generative AI-Based Monte Carlo Simulation for Method Evaluation Using Synthetic Multilevel Data

基于生成AI的蒙特卡洛模拟用于方法评估的合成多级数据

Youmi Suk, Chenguang Pan, Weixuan Xiao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于生成AI的多级数据模拟框架，用于评估定量方法的预测性能和参数恢复能力，通过改进扩散模型和GANs提升数据真实性，并系统评估模拟设计的可靠性。

Comments 31 pages for the main text

Scaling Pretrained Representations Enables Label-Free Out-of-Distribution Detection Without Fine-Tuning

预训练表示的扩展实现了无需微调的无标签分布外检测

Brett Barkley, Preston Culbertson, David Fridovich-Keil

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Department of Aerospace Engineering and Engineering Mechanics（航空航天工程与工程力学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了通过扩展预训练表示实现无需微调的无标签分布外检测，展示了冻结表示的几何结构对检测性能的影响，证明了在不同任务中，表示质量提升可提高检测效果。

Strain-Dependent Ionic Transport in Li3YCl6 Solid Electrolytes

Li3YCl6固态电解质中应变依赖的离子传输

Wei-Fan Huang, Jin Dai, Jiahui Pan, Mingjian Wen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过分子动力学模拟揭示Li3YCl6中离子传输的应变依赖性，发现应变影响扩散速率但不改变传输机制，揭示了温度依赖的两阶段阿伦尼乌斯行为。

Hybridizable discontinuous Galerkin methods for poroelastic wave propagation with symmetric stress approximation

混合不连续Galerkin方法用于孔隙弹性波传播的对称应力近似

Jeonghun J. Lee, Manuel A. Sanchez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出混合不连续Galerkin方法用于孔隙弹性波方程，结合HDG+方法和LDG-H方法，实现对称应力张量的强对称性近似，并展示近不可压缩材料的鲁棒收敛性。

Comments 31 pages

Frustrated Fields: Statistical Field Theory for Frustrated Brownian Particles on 2D Manifolds

受挫场：二维流形上受挫布朗粒子的统计场论

Igor Halperin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一个描述二维流形上大N极限下布朗粒子随机相互作用的统计场论，揭示了受挫场模型在非线性场论中的应用，并通过粒子模拟验证了其低能动力学为非线性σ模型。

Comments 74 pages, 8 figures

Action-to-Action Flow Matching

动作到动作流匹配

Jindou Jia, Gen Li, Xiangyu Chen, Tuo An, Yuxuan Hu, Jingliang Li, Xinying Guo, Jianfei Yang

机构 * MARS Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学MARS实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出A2A方法，通过利用前一动作的本体感知信息进行初始化，避免了随机噪声采样带来的高延迟问题，提升了动作生成的效率和鲁棒性。

Comments 20 pages, 19 figures

Narrow magneto-optical transitions in Erbium implanted silicon carbide-on-insulator

铒掺杂硅碳化物基板上的窄磁光跃迁

Alexey Lyasota, Joshua Bader, Shao Qi Lim, Brett C. Johnson, Jeffrey C. McCallum, Qing Li, Sven Rogge, Stefania Castelletto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究展示铒掺杂硅碳化物基板具有窄磁光跃迁，通过高分辨率共振光谱和低温光谱空洞燃烧技术，揭示了亚兆赫均质线宽，并识别出最佳稳定发射体的两个晶格位，确立了该平台作为芯片级量子网络的稳健可扩展平台。

Comments 20 pages, 4 figures

Journal ref Communications Materials 2026

A Greedy PDE Router for Blending Neural Operators and Classical Methods

一种用于融合神经算子和经典方法的贪心PDE路由器

Sahana Rayan, Yash Patel, Ambuj Tewari

机构 * Department of Statistics（统计系） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Ann Arbor, MI 48104, USA（安阿伯, MI 48104, 美国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种贪心PDE路由器，通过在每次迭代中选择求解器来融合神经算子和经典方法，减少计算误差和误差曲线面积，提升求解效率与稳定性。

GraphWeave: Interpretable and Robust Graph Generation via Random Walk Trajectories

GraphWeave：通过随机游走轨迹实现可解释且鲁棒的图生成

Rahul Nandakumar, Deepayan Chakrabarti

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 GraphWeave通过分离模式生成与图构建，利用随机游走轨迹生成真实图，优于现有方法，尤其在大规模图结构上表现突出，且速度快。

Comments 18 pages, 4 figures. Accepted at ECML-PKDD 2025

Posterior Inference in Latent Space for Scalable Constrained Black-box Optimization

潜在空间中的后验推断用于可扩展的约束黑盒优化

Kiyoung Om, Kyuil Sim, Taeyoung Yun, Hyeongyu Kang, Jinkyoo Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文将约束黑盒优化转化为后验推断问题，在生成模型的潜在空间中进行推断，通过训练流模型和扩散模型提升候选点搜索效率，实验证明在合成和现实任务中性能优越。

Comments 25 pages, 14 figures, 6 tables. Equal contribution by Kiyoung Om, Kyuil Sim, and Taeyoung Yun

Scaling Laws of Quantum Information Lifetime in Monitored Quantum Dynamics

量子信息寿命的标度规律在监控量子动力学中

Bingzhi Zhang, Fangjun Hu, Runzhe Mo, Tianyang Chen, Hakan E. Türeci, Quntao Zhuang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在持续监控环境下，量子信息寿命随系统规模指数增长的机制，通过随机酉电路和混沌哈密顿系统验证，揭示了监控对信息寿命的显著影响。

Comments 20+32 pages, 14+16 figures

Journal ref Phys. Rev. X 16, 021027 (2026)

Sparse VideoGen2: Accelerate Video Generation with Sparse Attention via Semantic-Aware Permutation

稀疏视频生成2：通过语义感知排列加速视频生成

Shuo Yang, Haocheng Xi, Yilong Zhao, Muyang Li, Jintao Zhang, Han Cai, Yujun Lin, Xiuyu Li, Chenfeng Xu, Jianfei Chen, Song Han, Kurt Keutzer, Ion Stoica

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SVG2框架，通过语义感知排列提升视频生成的准确性和效率，实现生成质量与效率的帕累托最优。

Secure Intellicise Wireless Network: Agentic AI for Coverless Semantic Steganography Communication

安全智能无线网络：面向无载体语义隐写通信的智能体AI

Rui Meng, Song Gao, Bingxuan Xu, Xiaodong Xu, Jianqiao Chen, Nan Ma, Pei Xiao, Ping Zhang, Rahim Tafazolli

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于智能体AI的无载体语义隐写通信方案，通过消除载体图像和私有语义密钥的需求，提升隐写容量与传输安全。

Comments 16 pages, 14 figures

ActCam: Zero-Shot Joint Camera and 3D Motion Control for Video Generation

ActCam: 零样本联合摄像机和3D运动控制用于视频生成

Omar El Khalifi, Thomas Rossi, Oscar Fossey, Thibault Fouque, Ulysse Mizrahi, Philip Torr, Ivan Laptev, Fabio Pizzati, Baptiste Bellot-Gurlet

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ActCam通过零样本方法实现视频生成中演员动作与摄像机轨迹的联合控制，通过几何一致的条件生成提升摄像机适应性和动作真实性。

Comments SIGGRAPH 2026

Can Vision-Language Models Think from the Sky? Unifying UAV Reasoning and Generation

无人机视角下视觉语言模型能否思考？统一无人机推理与生成

Jintao Sun, Gangyi Ding, Donglin Di, Hu Zhang, Zhedong Zheng

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； CSIRO Data61（澳大利亚联邦科学与工业研究组织 Data61 分部） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UAVReason数据集，用于研究无人机视角下的统一推理与生成，通过改进模型在高海拔场景下的表现，提升视觉语言模型在复杂环境中的能力。

Comments 21 pages, 12 figures, 7 tables

Steering Visual Generation in Unified Multimodal Models with Understanding Supervision

通过理解监督引导统一多模态模型的视觉生成

Zeyu Liu, Zanlin Ni, Yang Yue, Cheng Da, Huan Yang, Di Zhang, Kun Gai, Gao Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Kolors Team, Kuaishou Technology（快手技术团队） 纠错

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出UNO框架，通过将理解作为监督信号引导生成，提升多模态模型在图像生成与编辑中的性能。

$\mathcal{B}^{3}$-Net: Controlled Posterior Bridge Learning for Multi-Task Dense Prediction

$\mathcal{B}^{3}$-Net：多任务密集预测中的受控后验桥学习

Meihua Zhou, Li Yang

机构 * Wannan Medical University（皖南医学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出$\mathcal{B}^{3}$-Net，通过可靠性估计、后验桥构建和受限再分配机制，改进多任务密集预测中任务证据的显式建模，提升共享表征的可靠性。

Comments 14 pages, 10 figures

ChArtist: Generating Pictorial Charts with Unified Spatial and Subject Control

ChArtist：通过统一的空间和主题控制生成图像图表

Shishi Xiao, Tongyu Zhou, David Laidlaw, Gromit Yeuk-Yin Chan

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ChArtist通过统一的空间和主题控制生成图像图表，结合骨骼基空间控制和主题驱动控制，提升数据准确性与视觉美感。

Comments Project page: https://chartist-ai.github.io/

WavCube: Unifying Speech Representation for Understanding and Generation via Semantic-Acoustic Joint Modeling

WavCube：通过语义-声音联合建模统一语音表示以实现理解和生成

Guanrou Yang, Tian Tan, Qian Chen, Zhikang Niu, Yakun Song, Ziyang Ma, Yushen Chen, Zeyu Xie, Tianrui Wang, Yifan Yang, Wenxi Chen, Qi Chen, Wenrui Liu, Shan Yang, Xie Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent（腾讯） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 WavCube通过语义-声音联合建模统一语音表示，解决语音理解和生成的表示兼容问题，实现压缩后的高性能语音任务表现。

Si/SiGe multi-channel superlattice structure epitaxial growth with segmented temperature control for Next-Generation Logic Devices

Si/SiGe多通道超晶格结构分子束外延生长与分段温度控制用于下一代逻辑器件

Wenlong Yao, Zhigang Li, Guobin Bai, Jianfeng Gao, Jiahan Yu, Junfeng Li, Xiaolei Wang, Jun Luo

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过分段温度控制实现Si/SiGe多通道超晶格生长，抑制Ge-Si扩散和应变松弛，提升界面质量与材料性能，为2nm以下逻辑器件提供高质量基础材料。

A Plug-and-Play Method with Inpainting Network for Bayesian Uncertainty Quantification in Imaging

一种用于图像贝叶斯不确定性量化中的修复网络方法

Xiaoyu Wang, Michael Tang, Audrey Repetti

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于修复网络的插拔算法，用于图像贝叶斯不确定性量化，通过卷积修复神经网络改进局部结构检测方法，应用于医学图像重建问题。