图像生成

Variational Quantum Solutions to the Advection-Diffusion Equation for Applications in Fluid Dynamics

变分量子解：用于流体动力学应用的输运-扩散方程解法

Reuben Demirdjian, Daniel Gunlycke, Carolyn A. Reynolds, James D. Doyle, Sergio Tafur

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方法，利用量子计算解决流体动力学问题，该方法在向量空间维度和非零项数量上分别呈对数和二次增长，通过IBM量子计算机验证，展示了在噪声量子计算机上可靠求解输运-扩散方程的能力。

Multi-Agent System Identification with Nonlinear Sheaf Diffusion

多智能体系统识别与非线性sheaf扩散

Nivar Anwer, Hans Riess, Matthew Hale

机构 * Department of Computer Science, Georgia Tech（佐治亚理工学院计算机科学系） ； Department of Electrical & Computer Engineering, Georgia Tech（佐治亚理工学院电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文研究多智能体系统中非线性sheaf扩散的识别问题，指出拓扑学中的sheaf上同调是恢复交互规律的关键因素，通过实验验证了在有限维参数化类中恢复的可行性。

HeteroGenManip: Generalizable Manipulation For Heterogeneous Object Interactions

HeteroGenManip：异构物体交互的通用操作

Zhenhao Shen, Zeming Yang, Yue Chen, Yuran Wang, Shengqiang Xu, Mingleyang Li, Hao Dong, Ruihai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出HeteroGenManip框架，通过两阶段方法解决机器人异构物体交互中的接触点定位和轨迹规划问题，实现跨类型物体的鲁棒泛化。

L2P: Unlocking Latent Potential for Pixel Generation

L2P：解锁像素生成的潜在能力

Zhennan Chen, Junwei Zhu, Xu Chen, Jiangning Zhang, Jiawei Chen, Zhuoqi Zeng, Wei Zhang, Chengjie Wang, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Hainan-biuh（海南-比乌） ； Weess Gmbh（韦斯公司） 纠错

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

AI总结 本文提出L2P框架，通过利用预训练LDM的知识，高效构建像素空间模型，无需大量数据和计算资源，实现快速收敛和高分辨率生成。

Comments project page: https://nju-pcalab.github.io/projects/L2P/

FIS-DiT: Breaking the Few-Step Video Inference Barrier via Training-Free Frame Interleaved Sparsity

FIS-DiT：通过无训练帧交错稀疏性打破视频推断的少步障碍

Jian Tang, Jiawei Fan, Qingbin Liu, Zheng Wei

机构 * Platform and Content Group, Tencent（腾讯平台与内容组） 纠错

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

AI总结 本文提出FIS-DiT，通过将优化重点从时间轨迹转向潜在帧维度，解决少步推断中特征复用和预测建模受限的问题，实现2.11-2.41倍的加速效果。

MotionGRPO: Overcoming Low Intra-Group Diversity in GRPO-Based Egocentric Motion Recovery

MotionGRPO: 克服基于GRPO的自主运动恢复中组内多样性低的问题

Nanjie Yao, Junlong Ren, Wenhao Shen, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Nanyang Technological University, Singapore（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MotionGRPO框架，通过强化学习后训练注入细粒度指导，解决自主运动恢复中组内多样性低的问题，提升局部关节精度和全局视觉合理性。

Comments Accepted by ICML 2026

FlowDIS: Language-Guided Dichotomous Image Segmentation with Flow Matching

FlowDIS：基于流匹配的语言引导二元图像分割

Andranik Sargsyan, Shant Navasardyan

机构 * Picsart AI Research (PAIR)（Picsart AI研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowDIS，一种基于流匹配框架的二元图像分割方法，通过文本提示实现精确像素级对象分割，实验表明其在DIS-TE测试集上优于现有方法。

Comments Accepted to CVPR 2026

RevealLayer: Disentangling Hidden and Visible Layers via Occlusion-Aware Image Decomposition

RevealLayer：通过遮挡感知图像分解来解构隐藏层和可见层

Binhao Wang, Shihao Zhao, Bo Cheng, Qiuyu Ji, Yuhang Ma, Liebucha Wu, Shanyuan Liu, Dawei Leng, Yuhui Yin

机构 * Wenzhou University（温州大学） ； AI Research（360人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出RevealLayer框架，通过区域感知注意力模块、遮挡引导适配器和复合损失函数，实现多层图像的精确分解与遮挡内容恢复，同时构建高质量数据集和基准测试平台。

CAST: Collapse-Aware multi-Scale Topology Fusion for Multimodal Coreset Selection

CAST：面向多模态聚类选择的坍缩感知多尺度拓扑融合

Boran Zhao, Hetian Liu, Zhenxian Hu, Yuqing Yuan, Yu Yan, Pengju Ren

机构 * School of Software Engineering, the National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, and Institute of Artificial Intelligence and Robotics（软件工程学院、人机混合增强智能国家重点实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、人工智能与机器人研究院） ； School of Software Engineering（软件工程学院） ； XJTU-POLIMI Joint School（西交大-波兰理工联合学院） ； Faculty of Electronic and Information Engineering（电子与信息工程学院） ； School of Human Settlements and Civil Engineering（人居与土木工程学院） ； the National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, National Engineering Research Center for Visual Information and Applications, and Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人机混合增强智能国家重点实验室、视觉信息与应用国家工程研究中心、人工智能与机器人研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CAST框架，通过多尺度拓扑融合解决多模态数据集选择中的跨模态信息失衡和分布不匹配问题，提升跨架构泛化能力和能效。

Dynamic Full-body Motion Agent with Object Interaction via Blending Pre-trained Modular Controllers

具有物体交互的动态全身体态代理通过融合预训练模块控制器

Sanghyeok Nam, Byoungjun Kim, Daehyung Park, Tae-Kyun Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种框架，通过结合预训练的运动先验和模仿代理，在规划和执行阶段生成动态且长期的人-物交互动作，如持桌奔跑，提升了动态人-物交互任务的成功率。

Comments CVPR Findings 2026

See the past: Time-Reversed Scene Reconstruction from Thermal Traces Using Visual Language Models

回望过去：利用视觉语言模型从热迹中进行时间反转场景重建

Kebin Contreras, Luis Toscano-Palomino, Mauro Dalla Mura, Jorge Bacca

机构 * Physics School, Universidad Industrial de Santander, Colombia（圣安德烈大学物理系，哥伦比亚） ； Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander, Colombia（圣安德烈大学计算机科学系，哥伦比亚） ； GIPSA-Lab, Université Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP, Grenoble, France（格拉斯实验室，格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，格勒诺布尔INP，法国） ； Institut Universitaire de France (IUF), France（法国国家科学院（IUF）） 纠错

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

AI总结 本文提出利用视觉语言模型和约束扩散过程，从热迹中恢复过去几秒钟的场景状态，展示了时间反转成像的可行性。

Aligning Flow Map Policies with Optimal Q-Guidance

对齐流映射策略与最优Q引导

Christos Ziakas, Alessandra Russo, Avishek Joey Bose

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Mila 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出流映射策略，通过学习任意大小的跳跃提升动作生成速度，并引入FMQ和QGBS方法，在12个机器人任务中实现最优性能。

Discrete Flow Matching for Offline-to-Online Reinforcement Learning

离线到在线强化学习中的离散流匹配

Fairoz Nower Khan, Nabuat Zaman Nahim, Peizhong Ju

机构 * Department of Computer Science, University of Kentucky（卡内基梅隆大学计算机科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出DRIFT方法，通过离散流匹配损失和路径空间惩罚，提升离线到在线强化学习的稳定性与性能，实验显示其在离散动作空间任务中表现优异。

Poly-SVC: Polyphony-Aware Singing Voice Conversion with Harmonic Modeling

Poly-SVC：具有和声建模的多声部意识歌唱语音转换

Chen Geng, Meng Chen, Ruohua Zhou, Ruolan Liu, Weifeng Zhao

机构 * School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； Beijing University of Civil Engineering and Architecture（北京建筑大学） ； Lyra Lab, Tencent Music Entertainment（腾讯音乐娱乐Lyra实验室） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Technology for Urban Architecture（北京超智能城市建筑技术重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Poly-SVC，一种零样本、跨语言的歌唱语音转换系统，通过常数Q变换提取音高并融合内容与音色特征，实现自然的多声部输出。

Comments Accepted by ICASSP 2026

Hypocoercive Langevin dynamics on the Lie group $\mathrm{SE}(2)$

在李群SE(2)上的超协渗动量 Langevin 动力学

Martin Grothaus, Andrea V. Hurtado-Quiceno

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了在SE(2)李群上的一种Langevin型扩散过程，通过在旋转方向引入退化噪声，探讨了位置与方向的耦合演化。文章提出在SE(2)上内在化的表述，并揭示了其几何机制。

Machine Learning for neutron source distributions

利用机器学习进行中子源分布估计

Jose Ignacio Robledo, Norberto Schmidt, Klaus Lieutenant, Jingjing Li, Stefan Kesselheim, Paul Zakalek

机构 * Jülich Centre for Neutron Science (JCNS-2), Forschungszentrum Jülich（茹里希中子科学中心（JCNS-2），茹里希研究中心） ； Jülich Supercomputing Centre (JSC), Forschungszentrum Jülich（茹里希超级计算中心（JSC），茹里希研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用概率生成模型估计中子源分布，通过蒙特卡罗粒子列表训练模型，训练后可高效快速无内存成本地进行采样，比较了多种生成模型的性能。

Comments Under review at Machine Learning: Science & Technology

Following the thread: surface and bulk solvent migration in silicone elastomers from local volumetric swelling

循迹：硅氧弹性体中表面和本体溶剂迁移

Chenzhuo Li, Tom Beyeler, Marc Antonio Chalhoub, John M. Kolinski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究硅氧弹性体中表面与本体溶剂迁移机制，通过实验揭示界面边界条件对扩散速率的影响，修正传统理论中的低估问题。

Background-free measurement of exciton-exciton annihilation by two-quantum fluorescence-detected pump-probe spectroscopy

无背景测量的激子-激子湮灭的双量子荧光检测泵浦-探测光谱

Ajay Jayachandran, Stefan Mueller, Christoph Lambert, Tobias Brixner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出双量子荧光检测泵浦-探测光谱用于研究多体系统中超快多粒子相互作用，通过脉冲整形和相位循环技术同时获取双量子和单量子信号，消除非相干混叠背景，应用于squaraine异二聚体和共聚物以展示去除非相干混叠的效果。

Comments Main manuscript: 47 pages, 7 figures; Supplementary material: 4 pages, 1 figure, 1 table

Journal ref J. Chem. Phys. 164, 074201 (2026)

An H-convergence-based implicit function theorem for homogenization of nonlinear non-smooth elliptic systems

基于H收敛的隐函数定理用于非线性非光滑椭圆系统的同调

Lutz Recke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非光滑数据的非线性椭圆系统Dirichlet问题的同调，通过H收敛隐函数定理证明小参数下弱解的存在性和唯一性。

A Volume of Fluid Immersed Boundary Method for Industrial Polymer Mixing

用于工业聚合物混合的体积分数浸没边界方法

Emilia Capuano, Daniele Cerroni, Holger Marschall, Giorgio Negrini, Nicola Parolini, Marco Verani

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种结合体积分数方法与非匹配浸没边界方法的数值方法，用于模拟高粘性聚合物熔体和空气在部分填充旋转混合设备中的两相流，通过块耦合方案减少计算成本并提高稳定性。

Nonuniform relaxation oscillations near SNIPER bifurcations

非均匀弛豫振荡近SNIPER分支点

Edgar Knobloch, Arik Yochelis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究近SNIPER分支点的时空依赖弛豫振荡特性，揭示长波不稳定性导致空间调制振荡的机制，涵盖theta反应扩散模型中的混沌棘突和激活-抑制-底物模型中的混沌尖峰。

Comments 9 pages, 5 figures

From Expansion to Consolidation: Socio-Spatial Contagion Dynamics in Off-Grid PV Adoption

从扩展到整合：无电网光伏普及中的社会-空间传染动态

Roni Blushtein-Livnon, Tal Svoray, Itay Fischhendler, Havatzelet Yahel, Emir Galilee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过深度学习模型分析无电网地区光伏安装数据，揭示社会-空间传染动态在光伏普及中的作用，发现传染强度随时间变化，早期扩张后期整合，为无电网地区光伏推广提供新视角。

The Offline-Frontier Shift: Diagnosing Distributional Limits in Generative Multi-Objective Optimization

离线前沿位移：生成多目标优化中的分布限制诊断

Stephanie Holly, Alexandru-Ciprian Zăvoianu, Siegfried Silber, Sepp Hochreiter, Werner Zellinger

机构 * LIT AI Lab and Institute for Machine Learning JKU Linz, Austria（LIT人工智能实验室和机器学习研究所，约翰·肯普夫大学（JKU）林茨分校，奥地利） ； School of Computing, Engineering and Technology RGU, Aberdeen, Scotland（计算、工程与技术学院 RGU，阿伯丁，苏格兰） ； Linz Center of Mechatronics GmbH Linz, Austria（林茨机电研究中心 GmbH，林茨，奥地利） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了离线多目标优化中生成方法在非hypervolume指标下的表现不足，指出离线前沿位移是根本限制，并提出通过分布外采样解决该问题。

DreamPolicy: A Unified World-model Policy for Scalable Humanoid Locomotion

DreamPolicy: 一种统一的世界模型策略用于可扩展的人形机器人运动

Yahao Fan, Tianxiang Gui, Kaiyang Ji, Shutong Ding, Chixuan Zhang, Yifeng Xu, Ke Yang, Jiayuan Gu, Jingyi Yu, Jingya Wang, Ye Shi

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； InstAdapt 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 DreamPolicy通过整合离线数据与扩散式世界模型，实现单一策略掌握已知和未知地形。其地形感知世界模型能生成物理合理的未来轨迹，作为动态目标指导策略，避免手动奖励工程。实验表明，DreamPolicy在未知和复合地形上性能优于基线38%。

Learning Action Manifold with Multi-view Latent Priors for Robotic Manipulation

基于多视图潜在先验的学习动作流形用于机器人操作

Junjin Xiao, Dongyang Li, Yandan Yang, Shuang Zeng, Tong Lin, Xinyuan Chang, Feng Xiong, Mu Xu, Xing Wei, Zhiheng Ma, Qing Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（机器智能与先进计算国家重点实验室，教育部，中国） ； AMap, Alibaba Group（阿里的AMap） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用多视图扩散模型合成潜在新视角，并引入几何引导门控变换器以提升机器人视觉-语言-动作模型的空间感知与操作性能，通过动作流形学习提高动作学习效率，实验证明优于现有方法。

NavOL: Navigation Policy with Online Imitation Learning

NavOL：基于在线模仿学习的导航策略

Xiaofei Wei, Chun Gu, Li Zhang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 NavOL通过在线模仿学习在仿真环境中训练导航策略，利用预训练的扩散策略和全局规划器，提升学习效率并减少分布偏移，实现在50个场景中每小时生成2000多条轨迹。

Comments Project page: https://logosroboticsgroup.github.io/NavOL/

A stabilized dual-SAV parametric finite element framework for constrained planar geometric flows with mesh regularization

一种稳定的双标量辅助变量参数有限元框架用于受约束的平面几何流与网格正则化

Koya Sakakibara

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种稳定的双标量辅助变量参数有限元框架，用于处理受约束的平面闭合曲线几何流中的高阶几何刚度、网格退化和非线性全局约束问题，通过引入物理几何能量和人工网格正则化能量，实现网格重分布不影响参数化。

Comments 36 pages, 5 figures

Compositional Neural Operators for Multi-Dimensional Fluid Dynamics

组合神经算子用于多维流体动力学

Hamda Hmida, Hsiu-Wen Chang, Youssef Mesri

机构 * Mines Paris - PSL University, Centre for Material Forming (CEMEF)（巴黎矿学院-PSL大学，材料成形中心（CEMEF）） ； Mines Paris - PSL University, Centre for Robotics (CAOR)（巴黎矿学院-PSL大学，机器人中心（CAOR）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出组合神经算子框架，通过分解复杂PDE为基础模块，提升流体动力学问题的求解效率与可解释性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2026

Averaging principle for a slow-fast stochastic nonlinear fractional Schrödinger equation

关于慢-快随机非线性分数阶薛定谔方程的平均原理

Manil T. Mohan, Debopriya Mukherjee, Sandip Roy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了一维环面上由乘性布朗运动驱动的慢-快随机非线性分数阶薛定谔系统的平均原理，通过合适耗散假设，证明慢分量在尺度分离参数趋近于零时强收敛于有效随机分数阶薛定谔方程，利用冻结快动态的唯一不变测度对耦合项进行平均。

Comments 39 pages

Generative climate downscaling enables high-resolution compound risk assessment by preserving multivariate dependencies

生成气候降尺度使高分辨率复合风险评估得以通过保留多变量依赖关系实现

Takuro Kutsuna, Noriko N. Ishizaki, Norihiro Oyama, Hiroaki Yoshida

机构 * Toyota Central R&D Labs., Inc.（电产中央研究所） ； National Institute for Environmental Studies（环境研究国立研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于扩散的多变量生成框架，通过降尺度提升多变量依赖关系，提高复合风险评估的准确性。