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图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。

2026-05-13 至 2026-05-13 共收录 127 信号源:cs.CV, cs.GR, cs.MM

1. 扩散模型 94 篇

2605.11435 2026-05-13 cs.CV 79%

ZeroIDIR: Zero-Reference Illumination Degradation Image Restoration with Perturbed Consistency Diffusion Models

ZeroIDIR:基于扰动一致扩散模型的零参考照明退化图像恢复

Hai Jiang, Zhen Liu, Yinjie Lei, Songchen Han, Bing Zeng, Shuaicheng Liu

机构 * School of Aeronautics and Astronautics, Sichuan University(四川大学航空航天学院) University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University(四川大学电子信息工程学院)

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

AI总结 本文提出ZeroIDIR框架,通过自适应伽马校正模块和扰动一致性扩散模型,实现零参考照明退化图像恢复,提升恢复精度与稳定性。

Comments Accepted by CVPR 2026

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2605.11424 2026-05-13 cs.CV 79%

VidSplat: Gaussian Splatting Reconstruction with Geometry-Guided Video Diffusion Priors

VidSplat:基于几何引导视频扩散先验的高斯点云重建

Jimin Tang, Wenyuan Zhang, Junsheng Zhou, Zian Huang, Kanle Shi, Shenkun Xu, Yu-Shen Liu, Zhizhong Han

机构 * School of Software, Tsinghua University(清华大学软件学院) Department of Computer Science, Wayne State University(韦恩州立大学计算机科学系)

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

AI总结 VidSplat通过几何引导的视频扩散先验,解决稀疏视图下3D场景重建问题,提出免训练生成框架,迭代合成新视角以恢复完整3D场景。

Comments Accepted by SIGGRAPH Conference 2026. Project Page: https://tangjm24.github.io/VidSplat

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2510.02043 2026-05-13 cs.CV cs.HC cs.LG 79%

Zero-shot Human Pose Estimation using Diffusion-based Inverse solvers

基于扩散模型的零样本人体姿态估计

Sahil Bhandary Karnoor, Romit Roy Choudhury

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

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

AI总结 本文提出InPose方法,通过预训练扩散模型和旋转测量条件,解决人体姿态估计中用户体型差异导致的泛化问题。

Comments Published as a Conference Paper at The Fourteenth International Conference on Learning Representations

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2605.12247 2026-05-13 cs.RO 78%

SI-Diff: A Framework for Learning Search and High-Precision Insertion with a Force-Domain Diffusion Policy

SI-Diff: 一种通过力域扩散策略学习搜索和高精度插入的框架

Yibo Liu, Stanko Oparnica, Simon Shewchun-Jakaitis, Guoyi Fu, Jie Wang, Jun Yang, Anand Jagannathan, Tony Hong-Yau Lo

机构 * Epson Canada(爱普生加拿大) Queen’s University(皇后大学)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 SI-Diff通过力域扩散策略整合搜索与高精度插入,提升装配容忍度与迁移能力。

Comments 9 pages, 8 figures

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2605.12231 2026-05-13 math.OC 78%

Geometric Asymptotics of Score Mixing and Guidance in Diffusion Models

分数混合与扩散模型中的几何渐进行为

Kang Liu, Enrique Zuazua

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了扩散模型中分数混合的动力学,通过几何势函数将非自治的分数驱动动力学转化为自治的Clarke型子梯度包含,揭示了混合参数对生成过程的影响。

Comments 63 pages, 9 figures

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2605.12157 2026-05-13 math.DS math.AP math.FA math.OA 78%

On solution of Diffusion Equation using Conformable Laplace Transform

利用可适配分数拉普拉斯变换求解扩散方程

Somnath Sarate, Anil Khairnar, Krishnat Masalkar

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文发展了可适配分数拉普拉斯变换的反演定理和卷积定理,扩展了经典拉普拉斯变换的性质,用于求解扩散方程的初值边界值问题。

Comments 24

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2605.12095 2026-05-13 math.AP math.OC 78%

Leak localisation with a measure source convection-diffusion model

基于测度源输运-扩散模型的泄漏定位

Thi Tam Dang, Tuomo Valkonen

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究利用输运-扩散模型与测度源定位气体泄漏,通过稀疏正则化恢复点源位置与强度,联合估计风场与扩散参数,理论分析模型稳定性,数值实验验证方法在实际气体泄漏检测中的有效性。

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2605.12025 2026-05-13 cs.LG stat.ML 78%

Approximation Theory of Laplacian-Based Neural Operators for Reaction-Diffusion System

拉普拉斯基尔模型基于神经算子的反应扩散系统近似理论

Takashi Furuya, Ryo Ozawa, Jenn-Nan Wang

机构 * Doshisha University, RIKEN AIP(大阪大学、RIKEN AIP) Tohoku University(东北大学) National Taiwan University(国立台湾大学)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了基于拉普拉斯基尔模型的神经算子在反应扩散系统中的近似理论,通过分析网络深度、宽度和谱秩建立误差界,证明了该架构能缓解参数复杂性诅咒。

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2605.12011 2026-05-13 physics.ins-det hep-ex hep-ph 78%

CaloArt: Large-Patch x-Prediction Diffusion Transformers for High-Granularity Calorimeter Shower Generation

CaloArt:基于大块x预测扩散变换器的高分辨率 calorimeter shower 生成

Zhengkun Huang, Gongxing Sun

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 CaloArt 通过大块x预测扩散变换器实现高分辨率 calorimeter shower 生成,有效平衡物理精度与训练推理成本,取得最佳性能。

Comments 30 pages, 8 figures

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2605.11983 2026-05-13 cs.LG stat.ML 78%

QDSB: Quantized Diffusion Schrödinger Bridges

QDSB: 量化扩散施瓦茨里希德桥

Tobias Fuchs, Florian Kalinke, Nadja Klein

机构 * Karlsruhe Institute of Technology(卡尔斯鲁厄理工学院)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出QDSB,通过锚点量化端点分布计算端点耦合,并通过单元采样提升到原始数据点,实现高效生成模型训练。

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2605.11925 2026-05-13 math.AP 78%

A degenerate reaction-diffusion SIR model in interconnected regions

一种退化反应扩散SIR模型在互联区域中的应用

Omar Elamraoui, Jawad Salhi, Abderrahim Zafrar

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新型的时间-空间SIR模型,用于模拟两个互联区域内的传染病动态,通过退化扩散和边界条件切换研究政策干预对疫情传播的影响。

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2605.08804 2026-05-13 cs.RO 78%

Constraint-Aware Diffusion Priors for High-Fidelity and Versatile Quadruped Locomotion

具有约束意识的扩散先验用于高保真和多功能四足运动

Jianhui Chen, Ruixin Zhan, Liu Liu, Yang Cai, Ziqiao Li

机构 * Alibaba Group(阿里巴巴集团)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Diff-CAST框架,利用扩散模型多模态分布建模能力解决传统GAN判别器模式崩溃和运动分布捕捉问题,通过Symmetric Augmented Command Conditioning和Constrained RL实现高保真四足运动控制。

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2605.02973 2026-05-13 cs.LG cs.AI 78%

Structured Diffusion Bridges: Inductive Bias for Denoising Diffusion Bridges

结构化扩散桥:去噪扩散桥的归纳偏置

Eitan Kosman, Gabriele Serussi, Chaim Baskin

机构 * Ben-Gurion University of the Negev(贝纳亚克大学)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种扩散桥框架,通过对可行解空间的刻画和对齐约束限制,实现模态翻译任务,展示了在无配对、半配对和配对场景下的稳定性能,尤其在降低配对要求的同时保持高质量。

Comments Accepted to ICML 2026

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2511.16814 2026-05-13 cs.AI cs.HC 78%

Stable diffusion models reveal a persisting human and AI gap in visual creativity

稳定扩散模型揭示了人类与AI在视觉创造力中的持续性差距

Silvia Rondini, Claudia Alvarez-Martin, Paula Angermair-Barkai, Olivier Penacchio, M. Paz, Matthew Pelowski, Dan Dediu, Antoni Rodriguez-Fornells, Xim Cerda-Company

机构 * Cognition and Brain Plasticity Unit, Bellvitge Biomedical Research Institute(认知与脑可塑性单位,贝尔维希生物医学研究所) Bridging AI and Neuroscience, Computer Vision Center(弥合人工智能与神经科学,计算机视觉中心) Department of Cognition, Development and Educational Psychology, University of Barcelona(认知、发展与教育心理学系,巴塞罗那大学) Vienna Cognitive Science Hub(维也纳认知科学中心) Faculty of Psychology, University of Vienna(心理学系,维也纳大学) Computer Science Department, Universitat Autonoma de Barcelona(计算机科学系,巴塞罗那自治大学) University of Barcelona Institute for Complex Systems (UBICS)(巴塞罗那大学复杂系统研究所) Department of Catalan Philology and General Linguistics, University of Barcelona(加泰罗尼亚语言学与一般语言学系,巴塞罗那大学) Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA)(加泰罗尼亚研究与高级科学研究机构(ICREA)) Aix-Marseille University(艾克斯-马赛大学) Institute of Neurosciences (UBNeuro), University of Barcelona(神经科学研究所(UBNeuro),巴塞罗那大学)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title);image generation(abstract)

AI总结 研究比较了人类参与者与AI图像生成模型在视觉创造力上的表现,发现视觉艺术家最具有创造力,随后是非艺术家,再是受人类启发的生成AI,最后是自我引导的生成AI。人类指导显著提升了生成AI的创造力,但人类与AI评估者在创造力判断上存在显著差异。

Journal ref Advanced Science, 2026, e24142

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2511.05940 2026-05-13 math.OC cs.AI math.AP 78%

A PDE Perspective on Generative Diffusion Models

从偏微分方程的角度看待生成扩散模型

Kang Liu, Enrique Zuazua

机构 * 1 Universit\'e Bourgogne Europe, CNRS, Institut de Mathematiques de Bourgogne, 21000 Dijon, France. 2 Friedrich\ -\ Alexander\ -\ Universit\"at Erlangen\ -\ N\"urnberg, Department of Mathematics, Chair for Dynamics, Control, Machine Learning

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文从偏微分方程角度研究生成扩散模型,推导了其数学基础,证明了稳定性并提供了时间演化的数学描述,同时揭示了扩散模型在数据流形上的集中特性及生成模型设计的指导原则。

Comments 30 pages, 4 figures

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2510.03206 2026-05-13 cs.AI cs.CL 78%

Coevolutionary Continuous Discrete Diffusion: Make Your Diffusion Language Model a Latent Reasoner

连续离散扩散:使你的扩散语言模型成为潜在推理器

Cai Zhou, Chenxiao Yang, Yi Hu, Chenyu Wang, Chubin Zhang, Muhan Zhang, Lester Mackey, Tommi Jaakkola, Stephen Bates, Dinghuai Zhang

机构 * Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院) Microsoft Research(微软研究院) Toyota Technological Institute at Chicago(丰田技术研究所(芝加哥)) Peking University(北京大学) Tsinghua University(清华大学)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出CCDD模型,结合连续和离散空间,提升扩散语言模型的表达能力和训练效果,通过联合多模态扩散过程实现高质量的生成与推理。

Comments 29 pages. Accepted to ICML 2026

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2510.00733 2026-05-13 cs.LG cs.AI q-bio.QM 78%

Neural Diffusion Processes for Physically Interpretable Survival Prediction

基于物理可解释性的神经扩散过程用于生存预测

Alessio Cristofoletto, Cesare Rollo, Giovanni Birolo, Piero Fariselli

机构 * Department of Computing Sciences, Bocconi University, Milano, Italy(博科尼大学计算科学系,米兰,意大利) Computational Biomedicine Unit, University of Torino, Torino, Italy(都灵大学计算生物医学单元,都灵,意大利)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DeepFHT框架,结合深度学习与扩散过程理论,通过隐式扩散过程建模生存时间,实现时间变化风险的预测,相比Cox回归具有同等精度且具备物理可解释性。

Comments 12 pages, 5 figures

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2605.11773 2026-05-13 cs.LG cs.AI 78%

Is Monotonic Sampling Necessary in Diffusion Models?

扩散模型中单调采样是否必要?

Muhammad Haris Khan

机构 * Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark(哥本哈根大学计算机科学系)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过非单调采样方案测试扩散模型,发现单调采样并非必需,但其结构敏感性系数揭示了模型在关键噪声水平的非收敛性。

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2605.11577 2026-05-13 cs.CL 78%

BitLM: Unlocking Multi-Token Language Generation with Bitwise Continuous Diffusion

BitLM:通过位连续扩散解锁多令牌语言生成

Shaobin Zhuang, Yuang Ai, Jiaming Han, Xiaohui Li, Huaibo Huang, Xiangyu Yue, Xuefeng Hu, Kun Xu, Yali Wang, Hao Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) MMLab, The Chinese University of Hong Kong(中大香港机器学习实验室) Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) SIAT, Chinese Academy of Sciences(中国科学院软件研究所)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 BitLM通过位连续扩散模型实现多令牌并行生成,结合因果注意力与联合词决策,提升预训练效率和推理速度,证明单令牌生成并非必要。

Comments 12 pages, 4figures, 1 table

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2605.11527 2026-05-13 cs.LG cs.CR cs.DB 78%

FERMI: Exploiting Relations for Membership Inference Against Tabular Diffusion Models

FERMI:利用关系进行针对表格扩散模型的成员推断

Abtin Mahyar, Masoumeh Shafieinejad, Yuhan Liu, Xi He

机构 * University of Waterloo(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 FERMI研究了在多表设置下利用关系信息提升成员推断攻击性能,通过特征映射增强单表特征,实验证明在白盒和黑盒设置下攻击性能显著提升。

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2605.11414 2026-05-13 cs.LG cs.AI 78%

Generative Diffusion Prior Distillation for Long-Context Knowledge Transfer

生成扩散先验蒸馏用于长上下文知识迁移

Nilushika Udayangani, Kishor Nandakishor, Marimuthu Palaniswami

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering(电子与电气工程系)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出GDPD框架,通过扩散模型生成先验知识,帮助短上下文分类器学习长上下文知识,提升在部分数据上的泛化能力。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026 (Brazil, Rio de Janeiro)

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations 2026

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2605.11361 2026-05-13 cs.LG cs.DS 78%

The tractability landscape of diffusion alignment: regularization, rewards, and computational primitives

扩散对齐的可处理性图景:正则化、奖励和计算原语

Ankur Moitra, Andrej Risteski, Dhruv Rohatgi

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文探讨了扩散对齐中正则化、奖励和计算原语的选择如何影响算法问题和可处理奖励类。通过KL距离和Wasserstein距离分析,提出线性指数倾斜和近端传输 oracle 作为有效原语。

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2605.11335 2026-05-13 cs.DC cs.LG 78%

ChunkFlow: Communication-Aware Chunked Prefetching for Layerwise Offloading in Distributed Diffusion Transformer Inference

ChunkFlow:面向分布式扩散变换器推理的分层卸载通信感知分块预取

Han Meng, Danny Willow Liu, Dong Li

机构 * University of California, Merced(加州大学梅尔德分校) University of Chicago(芝加哥大学) Yotta Labs(Yotta实验室)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 ChunkFlow通过通信感知分块预取优化分层卸载,减少GPU内存占用并提升推理效率,在不同工作负载下实现内存与延迟的可调平衡。

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2605.11178 2026-05-13 cs.LG cs.AI math.RT 78%

Oversmoothing as Representation Degeneracy in Neural Sheaf Diffusion

神经束扩散中的过平滑作为表示退化

Arif Dönmez, Axel Mosig, Ellen Fritsche, Katharina Koch

机构 * IUF – Leibniz Research Institute for Environmental Medicine(莱比锡环境医学研究所) DNTOX GmbH(DNTOX公司) Bioinformatics Group, Ruhr University Bochum(博德姆鲁尔大学生物信息学小组) Swiss Centre for Applied Human Toxicology (SCAHT)(瑞士应用人类毒理学中心(SCAHT))

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究神经束扩散中过平滑现象,通过表示退化理论解释其本质,提出基于引理理论的解释,并引入正则化方法和稳定性原理,实验验证了该机制的有效性。

Comments 15 pages, Comments welcome

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2605.10971 2026-05-13 cs.LG cs.AI cs.CL 78%

Steering Without Breaking: Mechanistically Informed Interventions for Discrete Diffusion Language Models

在不破裂的情况下转向:为离散扩散语言模型提供机制指导的干预方法

Hanhan Zhou, Shamik Roy, Rashmi Gangadharaiah

机构 * AWS AI Labs(AWS人工智能实验室)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种自适应调度器,通过集中干预属性形成阶段以提升离散扩散语言模型的控制精度,避免均匀干预导致的性能下降。

Comments preprint, 47 pages

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2605.04647 2026-05-13 cs.RO 78%

ReflectDrive-2: Reinforcement-Learning-Aligned Self-Editing for Discrete Diffusion Driving

ReflectDrive-2: 用于离散扩散驾驶的强化学习对齐的自我编辑

Huimin Wang, Yue Wang, Bihao Cui, Pengxiang Li, Ben Lu, Mingqian Wang, Tong Wang, Chuan Tang, Teng Zhang, Kun Zhan

机构 * LiAuto

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 ReflectDrive-2通过平行掩码解码生成离散轨迹令牌,结合强化学习训练提升驾驶性能,实现轨迹实时修正,达到91.0 PDMS成绩。

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2604.10663 2026-05-13 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP 78%

Confined kinetics and heterogeneous diffusion driven by fractional Gaussian noise: A path integral approach

受限动力学与由分数高斯噪声驱动的非均匀扩散:一种路径积分方法

David Santiago Quevedo, Felipe Segundo Abril-Bermúdez, Cristiane Morais Smith

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了由分数高斯噪声驱动的非均匀非马尔可夫扩散,通过路径积分方法推导了高斯传播子,并探讨了杀灭率对过程的影响,建立了有效局部哈密顿量的动力学方程。

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2602.22586 2026-05-13 cs.LG cs.AI cs.CL 78%

TabDLM: Free-Form Tabular Data Generation via Joint Numerical-Language Diffusion

TabDLM:通过联合数值-语言扩散生成自由形式表格数据

Donghong Cai, Jiarui Feng, Yanbo Wang, Da Zheng, Yixin Chen, Muhan Zhang

机构 * Washington University in St. Louis(华盛顿大学圣路易斯分校) Peking University(北京大学) Ant Group(蚂蚁集团)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出TabDLM,通过联合数值-语言扩散模型生成包含文本、分类和数值特征的自由形式表格数据,有效解决多模态数据生成难题。

Comments Preprint

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2602.02133 2026-05-13 cs.AI cs.CL 78%

A Theoretical Analysis of Why Masked Diffusion Models Mitigate the Reversal Curse

一种 masked 扩散模型缓解反转诅咒的理论分析

Moongyu Jeon, Sangwoo Shin, BumJun Kim, Kyelim Lee, Albert No

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University(燕山大学人工智能学院)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文探讨了 masked 扩散模型如何通过参数级耦合缓解反转诅咒,证明了其在反向查询中的有效性。

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2601.13780 2026-05-13 cs.LG 78%

Principled Latent Diffusion for Graphs via Laplacian Autoencoders

通过拉普拉斯自编码器实现图的原理化潜在扩散

Antoine Siraudin, Christopher Morris

机构 * Faculty of Computer Science(计算机科学系)

专题命中 扩散模型 :diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出LG-Flow框架,通过置换等价自编码器实现图的近无损重建,解决图生成中扩散过程的二次复杂度问题,实现高效生成。

Comments Preprint, under review

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