图像生成

Dynamic Chunking for Diffusion Language Models

扩散语言模型的动态分块

Yichen Zhu, Xiaoming Shi, Peng Zhao, Weiyu Chen, Debing Zhang, James Kwok

机构 * CSE, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Alibaba group（阿里巴巴集团） ； CityUHK（城市大学香港校区） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出动态分块扩散模型，通过内容定义语义分块替代固定位置分块，提升序列结构利用效率，在参数规模达1.5B的下游任务中表现更优。

PSD: Pushing the Pareto Frontier of Diffusion LLMs via Parallel Speculative Decoding

PSD: 推动扩散大语言模型的帕累托前沿：通过并行推测解码

Shengyin Sun, Yiming Li, Renxi Liu, Xinqi Li, Hui-Ling Zhen, Weizhe Lin, Chen Chen, Xianzhi Yu, Mingxuan Yuan, Chen Ma

机构 * Huawei Technologies（华为技术） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出PSD框架，通过并行推测解码提升推理效率与生成质量，在推理效率和生成质量之间取得良好平衡，达到每前向传递5.5倍的token处理速度。

Comments 16 pages

Diffusion Policy for Coordinated Control of a Nonholonomic Mobile Base and Dual Arms in Door Opening and Passing

扩散策略用于非holonomic移动基底和双臂的协调控制以开门和通过

Shangqun Yu, Matthew En, Daniel Wu, Sangjun Park, Ziyi Zhou, Seyed Fakoorian, Donghyun Kim

机构 * Manning College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校信息与计算机科学学院） ； alpha-z 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于扩散的视觉-运动控制策略，实现非holonomic移动基底与双臂的协调控制，以完成开门和通过任务，展示了在复杂约束下的高成功率和鲁棒性。

Reading the Cell, Designing the Cure: Perturbation-Conditioned Molecular Diffusion for Function-Oriented Drug Design

解读细胞，设计治愈：基于扰动条件的分子扩散用于功能导向的药物设计

Ziyu Xu, Zijian Zhang, Liang Wang, Zhiyuan Liu, Qiang Liu, Shu Wu, Liang Wang

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； NLPR, MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学人工智能学院） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于转录组的药物设计（TBDD）作为生成逆问题，通过多分辨率转录组引导扩散框架，结合转录组扰动功能特征提取器，实现功能导向的药物分子设计，验证了其在结构质量和功能一致性上的优越性。

HIVE: Hidden-Evidence Verification for Hallucination Detection in Diffusion Large Language Models

HIVE：用于扩散大语言模型中幻觉检测的隐藏证据验证

Guoshenghui Zhao, Tan Yu, Weijie Zhao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 HIVE通过提取去噪轨迹中的压缩隐藏证据，结合语言模型前缀嵌入进行验证，提升幻觉检测性能，优于多个基线模型。

Comments 5 figures, appendix included

Actin cross-linking organizes basal body patterning through anomalous diffusion transitions

肌动蛋白交叉连接通过异常扩散转变组织基体排列

Raghavan Thiagarajan, Younes Farhangi Barooji, Poul-Martin Bendix, Mandar M. Inamdar, Jakub Sedzinski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 研究通过分析胚胎中多纤毛细胞表面纤毛的排列，发现肌动蛋白重塑和交叉连接调控基体的动态状态，从而引导从扩散到受限运动的转变，形成均匀基体模式。

Comments Main text: 47 pages; 7 main figures; Supplementary text: 60 pages; 10 Supplementary figures

Feedback World Model Enables Precise Guidance of Diffusion Policy

反馈世界模型使扩散策略获得精准指导

Tuo An, Jindou Jia, Gen Li, Jingliang Li, Chuhao Zhou, Pengfei Liu, Bofan Lyu, Jiaqi Bai, Xinying Guo, Geng Li, 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(title)

AI总结 本文提出反馈世界模型，通过实时反馈修正预测误差，提升机器人决策性能，实验显示在分布偏移下预测准确率和策略表现显著提升。

Comments 21 pages, 9 figures

CrystalBoltz: End-to-End Protein Structure Determination via Experiment-Guided Diffusion for X-Ray Crystallography

CrystalBoltz：通过实验引导扩散实现端到端蛋白质结构确定用于X射线晶体学

Minseo Kim, Huanghao Mai, Jay Shenoy, Alec Follmer, Gordon Wetzstein, Frederic Poitevin

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 CrystalBoltz通过实验引导扩散模型实现端到端蛋白质结构确定，利用贝叶斯推断优化原子结构，降低坐标RMSD和R因子，提升X射线晶体学结构确定效率。

Comments Project page: https://soniaminseokim.github.io/crystalboltz-website/

GenShield: Unified Detection and Artifact Correction for AI-Generated Images

GenShield：面向AI生成图像的统一检测与伪影校正

Zhipei Xu, Xuanyu Zhang, Youmin Xu, Qing Huang, Shen Chen, Taiping Yao, Shouhong Ding, Jian Zhang

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出GenShield框架，通过闭环诊断与修复流程实现可解释的AI生成图像检测与可控伪影校正，结合视觉链式推理课程学习策略，提升校正效果与泛化能力。

Decoupling Semantics and Fingerprints: A Universal Representation for AI-Generated Image Detection

解耦语义与指纹：一种通用表示法用于AI生成图像检测

Zhiyuan Wang, Yanxiang Chen, Pengcheng Zhao, Yunfeng Diao, Xin Liao

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Key Laboratory of Knowledge Engineering with Big Data (Hefei University of Technology), Ministry of Education（知识工程与大数据重点实验室（合肥工业大学）） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院） ； Intelligent Interconnected Systems Laboratory of Anhui Province (Hefei University of Technology)（安徽省智能互联系统实验室（合肥工业大学）） ； School of Computer Science, Nanjing Audit University（南京审计大学计算机学院） ； College of Cyber Science and Technology, Hunan University（湖南大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ODP-Net通过解耦通用伪造痕迹与生成器特定指纹及语义内容，实现对未见架构的AI生成图像检测，验证了结构解耦对泛化能力的关键作用。

Comments ~10 pages (IEEEtran two-column), 6 figures, 6 tables, 1 algorithm

JAM-Flow: Joint Audio-Motion Synthesis with Flow Matching

JAM-Flow：联合音频-运动合成与流匹配

Mingi Kwon, Joonghyuk Shin, Jaeseok Jung, Jaesik Park, Youngjung Uh

机构 * Yonsei University（延世大学） ； CineLingo ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出JAM-Flow框架，通过流匹配和多模态扩散变压器架构，实现面部运动与语音的联合合成与条件生成，支持文本到说话人生成、音频驱动动画等多种任务。

Comments project page: https://joonghyuk.com/jamflow-web Under review. Preprint published on arXiv

Echo-Forcing: A Scene Memory Framework for Interactive Long Video Generation

回声驱动：一种用于交互式长视频生成的场景记忆框架

Mingqiang Wu, Weilun Feng, Zhefeng Zhang, Haotong Qin, Yuqi Li, Guoxin Fan, Xiaokun Liu, Zhulin An, Libo Huang, Yongjun Xu, Chuanguang Yang

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） ； China University of Mining & Technology, Beijing（中国矿业大学（北京）） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； City College of New York, City University of New York（纽约城市学院，纽约城市大学） ； Xiamen Institute of Data Intelligence, Xiamen, China（厦门数据智能研究院，厦门，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出Echo-Forcing框架，通过分层时间记忆、场景回溯帧和差分记忆衰减机制，解决长视频生成中历史KV状态的函数纠缠问题，实现交互式视频生成的流畅过渡与长距离场景回溯。

LoCO: Low-rank Compositional Rotation Fine-tuning

LoCO：低秩组合旋转微调

An Nguyen, Jaesik Choi, Anh Tong

机构 * Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； INEEJI 纠错

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

AI总结 LoCO提出一种低秩组合旋转微调方法，通过低秩斜对称矩阵构建正交变换，实现高效参数微调，适用于多领域模型适应，展现优于传统正交和非正交方法的性能。

Comments IJCAI 2026

BARRIER: Bounded Activation Regions for Robust Information Erasure

BARRIER：基于鲁棒信息擦除的有界激活区域

Jan Miksa, Patryk Krukowski, Przemysław Spurek, Dawid Damian Rymarczyk, Marcin Sendera

机构 * Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） ； National Research Institute（国家研究所） 纠错

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

AI总结 BARRIER通过动态隐藏层激活几何结构，利用区间算术保护中性概念，实现稳定的信息擦除，同时保持其他表示的完整性。

Unsupervised 3D Human Pose Estimation via Conditional Multi-view Ancestral Sampling

通过条件多视图祖先采样进行无监督3D人体姿态估计

Ryohei Goto, Takuya Fujihashi, Shunsuke Saruwatari, Fumio Okura

机构 * The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需3D监督的单视角3D人体姿态估计方法，利用预训练的2D运动扩散模型的2D扩散先验，通过条件多视图祖先采样优化3D姿态，使其多视图投影符合2D MDM噪声空间的流形，同时匹配给定的2D姿态和人体解剖约束。

Comments International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2026), Oral

Video Models Can Reason with Verifiable Rewards

视频模型可以借助可验证的奖励进行推理

Tinghui Zhu, Sheng Zhang, James Y. Huang, Selena Song, Xiaofei Wen, Yuankai Li, Hoifung Poon, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本文提出VideoRLVR方法，通过规则反馈优化视频扩散模型，提升可验证推理能力，在Maze、FlowFree和Sokoban任务中优于监督微调基线，证明可验证RL能推动视频模型超越感知模仿。

Comments Website: https://darthzhu.github.io/VideoRLVR-page/

ReactiveGWM: Steering NPC in Reactive Game World Models

ReactiveGWM：引导NPC在反应式游戏世界模型中

Zeqing Wang, Danze Chen, Zhaohu Xing, Zizhao Tong, Yinhan Zhang, Xingyi Yang, Yeying Jin

机构 * Tencent（腾讯） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 ReactiveGWM通过解耦玩家控制与NPC行为，实现动态交互合成，使NPC策略能跨游戏迁移，无需重新训练即可实现可控的NPC互动。

Comments The code is available at https://inv-wzq.github.io/ReactiveGWM/

A Unified View of Score-Based and Drifting Models

基于分数的和漂移模型的统一视角

Chieh-Hsin Lai, Bac Nguyen, Naoki Murata, Yuhta Takida, Toshimitsu Uesaka, Yuki Mitsufuji, Stefano Ermon, Molei Tao

机构 * Sony AI（索尼人工智能） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文揭示漂移模型与基于分数生成模型的紧密联系，证明漂移本质上是分数匹配目标，通过核估计非参数化实现，而扩散模型则参数化学习。

Enhancing Medical Image Segmentation via Heat Conduction Equation

通过热传导方程增强医学图像分割

Rong Wu, Yim-Sang Yu

机构 * Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, CA, USA（流行病学与生物统计学系，加州大学旧金山分校，加州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出结合U-Mamba与热传导方程的混合架构，利用状态空间模块和热传导操作符提升医学图像分割的全局上下文建模与长距离依赖推理能力。

LUIVITON: Learned Universal Interoperable VIrtual Try-ON

LUIVITON: 学习通用互操作虚拟试衣

Cong Cao, Xianhang Cheng, Jingyuan Liu, Yujian Zheng, Zhenhui Lin, Ren Li, Meriem Chkir, Hao Li

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种全自动虚拟试衣系统，通过SMPL作为中间代理，解决服装与人体之间的对应问题，实现复杂多层服装在多样化人体上的合理 draped 效果，且支持快速定制。

Bridging Atomistic Simulation and Experimental Processing Timescales with Goal-Directed Deep Reinforcement Learning

通过目标导向的深度强化学习弥合原子模拟与实验处理时间尺度

Wonseok Jeong, Francesca Tavazza, Brian DeCost

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种目标导向的深度强化学习框架，用于发现材料形成路径，无需人工设计反应坐标，通过障碍意识奖励保持动力学合理性，解决传统原子动力学方法在稀有事件路径模拟中的不足。

Comments 35 pages, 9 figures

Entropic Auto-Encoding via Implicit Free-Energy Minimization

通过隐式自由能最小化实现熵编码解码

Hazhir Aliahmadi, Irina Babayan, Greg van Anders

机构 * Department of Physics, Engineering Physics & Astronomy, Queen’s University（物理系、工程物理与天文学系、女王大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出熵编码解码框架，通过自由能最小化隐式生成潜在变量先验，解决变分自编码器的后验崩溃问题，实现非高斯多模态潜在分布学习。

Comments 22 pages, 5 figures

Beyond Maxwell-Boltzmann: Transport in Quasiequilibrium Plasmas

超越麦克斯韦-玻尔兹曼：准平衡等离子体中的输运

Kamel Ourabah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究准平衡等离子体中输运现象，通过超统计学方法推导输运系数，发现非麦克斯韦分布显著增强输运系数，解释为高能粒子的增加。

Entropy Across the Bridge: Conditional-Marginal Discretization for Flow and Schrödinger Samplers

熵跨桥梁：用于流和薛定谔采样的条件-边缘离散化

Bruno Trentini, Dejan Stancevic, Michael M. Bronstein, Alexander Tong, Luca Ambrogioni

机构 * NVIDIA Corporation（NVIDIA公司） ； University of Oxford（牛津大学） ； Donders Institute for Brain, Cognition, and Behaviour（大脑与行为研究所） ； AITHYRA, Research Institute for Biomedical AI（生物医学人工智能研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于熵率的目标，用于桥-aware的离散化，通过分离端点条件桥几何和边缘流演变，提升低预算下的高维桥和流采样性能。

Thermal conductivity of seifertite and pyrite-type SiO$_2$: A comparative study

蛇纹石和黄铁矿型SiO₂的热导率：比较研究

Doyoon Park, Yihang Peng, Jie Deng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过分子动力学模拟计算了蛇纹石和黄铁矿型SiO₂的晶格热导率，采用Green-Kubo方法和机器学习势能函数，发现其热导率比声子准粒子方法高119%，并指出地幔中可能形成热绝缘层。

On the Convergence of a Spline Collocation Method for Nonlinear Fractional Boundary Value Problems with the Riesz-Caputo Operator

关于非线性分数边值问题的样条离散方法收敛性的研究

Chiara Sorgentone, Enza Pellegrino, Francesca Pitolli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了涉及Riesz-Caputo算子的非线性分数边值问题，通过积分表示证明解的存在唯一性，并提出B-样条离散方法进行数值逼近，结合理论分析与实验验证其收敛性。

Conditions for spatial instabilities and pattern formation from monomial steady state parameterizations

空间不稳定性及图案形成的条件：基于单项稳态参数化

Carsten Conradi, Maya Mincheva, Hannes Uecker

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究反应网络中空间不稳定性起始条件，基于均匀系统稳态参数化，推导特征多项式系数符号决定Turing不稳定性的条件，并提出触发此不稳定的域大小要求。

A Counterexample to Small-time Limit Theorems for Stochastic Processes

对随机过程小时间极限定理的反例

Pietro Maria Sparago

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了时间齐次扩散过程的极限行为，指出在特定缩放下，过程序列在有限维分布上收敛但不弱收敛，提供了小时间极限定理的反例。

Comments This paper was originally published in Sparago, P. "A Counterexample to Small-Time Limit Theorems for Stochastic Processes", Theory of Probability & Its Applications, Vol. 71, Iss. 1 (2026) https://doi.org/10.1137/S0040585X97T992847. This version contains minor corrections to: (i) premise to Lemma 2 at the beginning of Section 2.2; (ii) second part of the proof of Lemma 14

The Impact of Heatwaves on Population Health: A Large Language Model-Enhanced Agent-Based Simulation

热浪对人口健康的影响：一种增强型大语言模型的群体模拟

Yuanhao Liu, Yuanfei Liu, Tian Lu, Hengyang Zhang, Zuowei Wang, Ying Dai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过增强型大语言模型进行群体模拟，研究热浪对人口健康的影响，发现心理社会因素在社区韧性中的作用，并提出针对脆弱群体的干预措施。

How nature discovers rare Turing islands: exploration by common limit cycles

如何自然发现稀有图灵岛屿：通过常见极限环的探索

Seyoon Kim, Antonio Matas-Gil, Robert G. Endres

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨了通过常见生化极限环探索图灵空间的机制，展示如何动态扫描图灵允许区域并生成瞬时空间模式，提升图灵岛屿的检测性和鲁棒性。

Comments This manuscript is the accepted author version and will be typeset and published in PNAS