图像生成

GUDA: Counterfactual Group-wise Training Data Attribution for Diffusion Models via Unlearning

GUDA: 基于反事实的扩散模型分组训练数据归因方法

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

机构 * University of Tokyo（东京大学） ； Toyota Central Research Laboratory（丰田中央研究所） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（国家工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GUDA方法，利用机器遗忘近似反事实模型，通过似然评分规则（ELBO）量化组别影响，实现高效的分组训练数据归因。

Comments Accepted at ICML 2026. Code is available at https://github.com/sony/guda

On the Collapse of Generative Paths: A Criterion and Correction for Diffusion Steering

生成路径的崩溃：扩散引导的准则与修正

Ziseok Lee, Minyeong Hwang, Wooyeol Lee, Sanghyun Jo, Jihyung Ko, Young Bin Park, Jae-Mun Choi, Eunho Yang, Kyungsu Kim

机构 * Department of Biomedical Sciences, Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学生物医学科学系） ； School of Transdisciplinary Innovations, Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学跨学科创新学院） ； Interdisciplinary Program in AI, Seoul National University, Seoul, South Korea（首尔国立大学人工智能交叉学科项目） ； Kim Jaechul Graduate School of AI, Seoul, South Korea（金 Jaechul人工智能研究生院） 纠错

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

AI总结 针对扩散和流模型推理时引导中出现的边缘路径崩溃问题，提出路径存在准则和自适应路径修正方法ACE，通过时变指数控制中间分布的分位数半径，在药物设计和图像生成任务中优于固定指数基线。

Comments Accepted to ICML 2026

Turing Patterns for Multimedia: Reaction-Diffusion Multi-Modal Fusion for Language-Guided Video Moment Retrieval

图灵模式用于多媒体：反应-扩散多模态融合用于语言引导的视频时刻检索

Xiang Fang, Wanlong Fang, Wei Ji, Tat-Seng Chua

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出基于反应-扩散过程的多模态融合框架RDMF，通过模拟生物模式形成机制实现视频与文本的动态对齐，用于视频时刻检索与高亮检测。

Comments Published in ACM MM 2025. Address some typos

Improving Combined Detection and Classification of TEM Defects via Mask-Conditioned Latent Diffusion Augmentation

通过掩码条件潜在扩散增强改善TEM缺陷的联合检测与分类

Ni Li, Nuohao Liu, Ryan Jacobs, Ajay Annamareddy, Maciej P. Polak, Kevin Field, Izabela Szlufarska, Dane Morgan

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Michigan-Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） 纠错

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

AI总结 提出一种基于掩码条件潜在扩散模型（LDM）的生成式数据增强方法，用于合成可控、自动标注的多类缺陷掩码的TEM图像，以提升小样本下Mask R-CNN模型的缺陷检测与分类性能。

Equilibrated Diffusion: Frequency-aware Textual Embedding for Equilibrated Image Customization

均衡扩散：面向均衡图像定制的频率感知文本嵌入

Liyuan Ma, Xueji Fang, Guo-Jun Qi

机构 * Westlake University（西湖大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出均衡扩散方法，通过频率空间分解概念特征并独立优化嵌入，实现风格与主体解耦，提升定制图像的保真度和文本对齐。

Multimodal Action Diffusion for Robust End-to-End Autonomous Driving

多模态动作扩散用于鲁棒的端到端自动驾驶

Jorge Daniel Rodríguez-Vidal, Diego Porres, Gabriel Villalonga Pineda, Antonio M. López Peña

机构 * Computer Vision Center (CVC)（计算机视觉中心） ； Universitat Autònoma de Barcelona (UAB)（巴塞罗那自治大学） 纠错

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

AI总结 提出动作扩散变换器（ADT），通过多模态动作建模和最近邻匹配，在闭环Bench2Drive基准上超越先前最优方法，同时延迟降低十倍。

Comments Preprint. June 1st, 2026. Corresponding author: Jorge Daniel Rodríguez-Vidal

Towards 3D-Aware Video Diffusion Models: Render-Free Human Motion Control with Mesh Tokenization

迈向3D感知视频扩散模型：基于网格标记化的无渲染人体运动控制

Jingyun Liang, Min Wei, Shikai Li, Yizeng Han, Hangjie Yuan, Lei Sun, Weihua Chen, Fan Wang

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团大模型实验室） ； Hupan Lab（虎盘实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； INSAIT 纠错

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

AI总结 提出一种无渲染框架，通过压缩的3D人体网格标记直接条件化视频生成，实现精确的人体运动控制，减少2D引导伪影并提升3D结构建模能力。

Comments Project page: https://jingyunliang.github.io/MeshToken/

Decoupled Residual Denoising Diffusion Models for Unified and Data Efficient Image-to-Image Translation

解耦残差去噪扩散模型用于统一且数据高效的图像到图像翻译

Ziyue Lin, Jiahe Hou, Hongyu Xia, Xinrui Xie, Feifei Wang, Yuyin Zhou, Wei Wang, Jiawei Liu, Liangqiong Qu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； 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(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出解耦残差去噪扩散模型（DRDD），通过将扩散过程解耦为随机噪声扩散和确定性残差扩散两个独立阶段，实现统一且数据高效的图像到图像翻译。

Comments CVPR 2026

Boundary-Protection W8A8 HiFloat8 Quantization for Large-Scale Text-to-Video Diffusion Transformers

面向大规模文生视频扩散Transformer的边界保护W8A8 HiFloat8量化

Yiming Zhao

机构 * Yiming Zhao（赵毅铭） 纠错

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

AI总结 针对Wan2.1-T2V-14B模型，提出一种边界保护策略的W8A8 HiF8后训练量化方法，通过保留首尾边界块为BF16而量化中间块，在VBench五个维度上匹配或略优于BF16基线。

Comments 6 pages, 5 figures. Accepted to ICME 2026 Grand Challenge

Generative Diffusion Priors for 3D Mapping of the Dark Universe

用于暗宇宙三维映射的生成扩散先验

Brandon Zhao, Diana Scognamiglio, Olivier Doré, Katherine L. Bouman

机构 * Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（加州理工学院计算与数学科学系） ； Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology（加州理工学院喷气推进实验室） ； Department of Physics, Duke University（杜克大学物理系） ； Cahill Center for Astronomy and Astrophysics, California Institute of Technology（加州理工学院卡希尔天文与天体物理中心） 纠错

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

AI总结 利用扩散模型学习宇宙模拟中的先验分布，结合物理正向模型解决弱引力透镜三维暗物质反问题，显著提升重建精度并生成统计一致的后验样本。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)

DASH: Dual-Branch Score Distillation for Guidance-Calibrated Compact Diffusion Models

DASH: 用于引导校准紧凑扩散模型的双分支分数蒸馏

Abdullah Al Shafi, Kazi Saeed Alam, Sk Imran Hossain, Engelbert Mephu Nguifo

机构 * Khulna University of Engineering & Technology（Khulna 工程与技术大学） ； University Clermont Auvergne（克莱蒙特-奥弗涅大学） 纠错

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

AI总结 针对类条件扩散模型参数压缩中无监督无条件分数分支导致引导失效的问题，提出双分支蒸馏框架DASH，通过独立监督两个分支并引入锚点正则化和课程迁移，在5.9倍压缩下保持与教师模型相近的FID和引导保真度。

Comments 14 pages, 7 figures, 4 tables; appendix with additional ablations and qualitative results

AutoIQ: An Ensemble Framework for Automatic Assessment of Geometric Distortion in Prostate Diffusion-Weighted Imaging

AutoIQ：前列腺扩散加权成像中几何畸变自动评估的集成框架

Haoran Sun, Lixia Wang, Yin-Chen Hsu, Hsu-Lei Lee, Chang Gao, Fei Han, Robert Grimm, Vibhas Deshpande, Ziyang Long, Hsin-Jung Yang, Rola Saouaf, Alessandro D'Agnolo, Timothy Daskivich, Hyung Kim, Debiao Li, Yibin Xie

机构 * Biomedical Imaging Research Institute, Cedars-Sinai Medical Center（生物医学成像研究 institute， Cedars-Sinai 医疗中心） ； Department of Bioengineering, University of California（生物工程系，加州大学） ； Siemens Medical Solutions USA Inc.（西门子医疗解决方案美国公司） ； Siemens Healthineers AG（西门子健康影像股份有限公司） ； Department of Imaging, Cedars-Sinai Medical Center（成像部，Cedars-Sinai 医疗中心） ； Department of Nuclear Medicine, Cedars-Sinai Medical Center（核医学部，Cedars-Sinai 医疗中心） ； Department of Urology, Cedars-Sinai Medical Center（泌尿科，Cedars-Sinai 医疗中心） 纠错

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

AI总结 提出AutoIQ集成机器学习框架，结合分割和配准方法量化DWI几何畸变，用于自动分类畸变严重程度，在独立测试集上达到0.95准确率。

Comments Original research; 11 pages, 7 figures, 1 table

Real2SAM2Real: Generative 3D Caches as Complementary Context for Video Diffusion

Real2SAM2Real: 生成式3D缓存作为视频扩散的互补上下文

Jiayi Wu, Haoming Cai, Cornelia Fermuller, Christopher Metzler, Yiannis Aloimonos

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 提出Real2SAM2Real框架，通过3D提升模型提取可编辑的3D缓存作为几何支架，结合软空间对齐注入和微调策略，实现视频扩散模型对相机轨迹和多实体运动的精确解耦控制。

DiffCrossGait: Trajectory-Level Alignment for 2D-3D Cross-Modal Gait Recognition via Latent Diffusion

DiffCrossGait：基于潜在扩散的2D-3D跨模态步态识别轨迹级对齐

Zhiyang Lu, Ming Cheng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对2D-3D跨模态步态识别中的域差异问题，提出DiffCrossGait，通过潜在扩散空间中的轨迹级对齐实现连续模态对齐，并引入三阶段对齐策略确保身份锚定、动态一致性和跨模态结构可恢复性，在SUSTech1K和FreeGait基准上达到最优性能。

Comments Accepted by ICML2026

VDSB-GWSyn: Diffusion Schrödinger Bridge for Controllable and Anatomically Feasible Guidewire Synthesis in Coronary Angiography

VDSB-GWSyn: 用于冠状动脉造影中可控且解剖学可行的导丝合成的扩散薛定谔桥

Haoyuan Tang, Zhuo Zhang, Jialin Li, Shuai Xiao, Jiachen Yang

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 提出基于扩散薛定谔桥的VDSB-GWSyn框架，通过形状先验和血管分割约束生成可控、高保真导丝样本，显著提升下游导丝端点定位精度。

Comments Early accept to MICCAI 2026

Guidance for Low-Level Perceptual Editing in Unconditional Diffusion Models

无条件扩散模型中低级感知编辑的引导

Shreyansh Modi, Akshat Tomar, Aarush Aggarwal

机构 * Indian Institute of Technology Roorkee（印度理工学院罗尔基） 纠错

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

AI总结 针对无条件扩散模型在美学和感知增强中难以进行全局低级变换的问题，提出一种无需训练的推理时机制，通过提取退化概念向量并结合瓶颈修补与无分类器引导，实现图像编辑与质量提升。

Comments 11 pages, 12 figures, Generative Models for Computer Vision Workshop CVPR 2026

Diffusion Models, Denoiser Architecture and Creativity

扩散模型、去噪器架构与创造力

Itamar Levine, Yair Weiss

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） 纠错

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

AI总结 本文通过理论和实验表明，扩散模型的创造力源于去噪器架构与目标分布之间的相互作用，并指出去噪器架构的归纳偏差必须与真实目标分布高度一致才能成功。

Diffusion Models for Hyperspectral Image Analysis: A Comprehensive Review

扩散模型在高光谱图像分析中的应用：综述

Xing Hu, Xiangcheng Liu, Qianqian Duan, Lian Zhang, Huiliang Shang, Linhua Jiang, Haima Yang, Dawei Zhang

机构 * School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学光学电子与计算机工程学院） ； School of Electronics and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science（上海工程技术大学电子与电气工程学院） ； Medical Artificial Intelligence Lab, The First Hospital of Hebei Medical University, Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hangzhou Institute of Technology, xidian University（杭州职业技术学院） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了扩散模型（包括去噪扩散概率模型和基于随机微分方程的生成框架）在高光谱图像处理中的最新进展，分类现有方法，强调其处理高维数据的优势，并与传统方法比较性能，特别关注变化检测和灾后异常识别等关键应用，同时讨论计算成本和训练稳定性等局限，并展望未来研究方向。

Comments Published in Neural Networks

Journal ref Neural Networks (2026) 109109

Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation

因果强迫：自回归扩散蒸馏的正确方法，用于高质量实时交互式视频生成

Hongzhou Zhu, Min Zhao, Guande He, Hang Su, Chongxuan Li, Jun Zhu

机构 * Hongzhou Zhu（朱洪洲） ； Min Zhao（赵敏） ； Guande He（何冠德） ； Hang Su（苏hang） ； Chongxuan Li（李崇轩） ； Jun Zhu（朱军） 纠错

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

AI总结 针对双向扩散模型蒸馏为自回归模型时的架构差距问题，提出因果强迫方法，通过自回归教师进行ODE初始化并应用DMD过程，显著提升视频生成质量。

Comments Project page and the code: \href{https://thu-ml.github.io/CausalForcing.github.io/}{https://thu-ml.github.io/CausalForcing.github.io/}; https://github.com/thu-ml/Causal-Forcing. ICML 2026

PermuQuant: Lowering Per-Group Quantization Error by Reordering Channels for Diffusion Models

PermuQuant：通过重新排列通道降低扩散模型每组量化误差

Yongsen Cheng, Kai Liu, Kaiwen Tao, Junxian Li, Zhixin Wang, Zhikai Chen, Renjing Pei, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出PermuQuant框架，通过基于联合二阶矩的通道重排序和校准接受规则，降低低比特扩散模型每组量化误差，实现显著加速和内存压缩。

Reward Score Matching: Unifying Reward-based Fine-tuning for Flow and Diffusion Models

奖励分数匹配：统一流模型和扩散模型的基于奖励的微调

Jeongjae Lee, Jinho Chang, Jeongsol Kim, Jong Chul Ye

机构 * Graduate School of AI, KAIST, Korea（人工智能研究生院，韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出奖励分数匹配（RSM）框架，统一了多种基于奖励的微调方法，通过分数匹配与值引导目标对齐，简化了设计空间并提高了效率。

Comments 43 pages, 15 figures

Frequency-Enhanced Diffusion Models: Curriculum-Guided Semantic Alignment for Zero-Shot Skeleton Action Recognition

频率增强扩散模型：基于课程引导语义对齐的零样本骨架动作识别

Yuxi Zhou, Zhengbo Zhang, Jingyu Pan, Zhiyu Lin, Zhigang Tu

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing（测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； Information Systems Technology and Design Pillar（信息系统技术与设计学院） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技与设计大学） ； School of Geodesy and Geomatics（测绘学院） ； School of Mathematics and Statistics（数学与统计学院） ； Wuhan University Shenzhen Research Institute（武汉大学深圳研究院） 纠错

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

AI总结 提出频率感知扩散模型FDSM，通过语义引导频谱残差模块、时间步自适应频谱损失和课程语义抽象，解决扩散模型频谱偏差导致的高频动态过度平滑问题，实现零样本骨架动作识别，在多个数据集上达到最优性能。

Comments Accepted by The Visual Computer

OpenDPR: Open-Vocabulary Change Detection via Vision-Centric Diffusion-Guided Prototype Retrieval for Remote Sensing Imagery

OpenDPR：面向遥感影像的基于视觉中心扩散引导原型检索的开放词汇变化检测

Qi Guo, Jue Wang, Yinhe Liu, Yanfei Zhong

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出OpenDPR框架，通过扩散模型构建原型并检索视觉相似性，解决开放词汇变化检测中类别识别瓶颈，并设计S2C模块增强变化定位能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

DerMAE: Improving skin lesion classification through conditioned latent diffusion and MAE distillation

DerMAE: 通过条件潜在扩散和MAE蒸馏改进皮肤病变分类

Francisco Filho, Kelvin Cunha, Fábio Papais, Emanoel dos Santos, Rodrigo Mota, Thales Bezerra, Erico Medeiros, Paulo Borba, Tsang Ing Ren

机构 * Universidade Federal do Pernambuco（佛罗里达州帕尔马大学） 纠错

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

AI总结 针对皮肤病变分类中恶性样本不足导致的类别不平衡问题，提出使用类别条件扩散模型生成合成图像，结合自监督MAE预训练学习鲁棒特征，并通过知识蒸馏将大模型知识迁移至轻量级ViT学生模型，在提升分类性能的同时实现高效设备端推理。

Comments 4 pages, 2 figures, 1 table, Published in: 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

Discrete Diffusion VLA: Bringing Discrete Diffusion to Action Decoding in Vision-Language-Action Policies

离散扩散VLA：将离散扩散引入视觉-语言-动作策略中的动作解码

Zhixuan Liang, Yizhuo Li, Tianshuo Yang, Chengyue Wu, Sitong Mao, Liuao Pei, Tian Nian, Shunbo Zhou, Xiaokang Yang, Jiangmiao Pang, Yao Mu, Ping Luo

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出离散扩散VLA，通过将动作块离散化并在统一Transformer骨干内使用离散扩散模式进行渐进细化，实现自适应解码顺序和错误纠正，在多个基准上取得高性能并保留预训练的视觉-语言先验。

Comments Accepted by ICML 2026. 17 pages

GSV3D: Gaussian Splatting-based Geometric Distillation with Stable Video Diffusion for Single-Image 3D Object Generation

GSV3D: 基于高斯溅射的几何蒸馏与稳定视频扩散用于单图像3D物体生成

Ye Tao, Jiawei Zhang, Yahao Shi, Dongqing Zou, Bin Zhou

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； PBVR 纠错

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

AI总结 提出一种结合2D扩散模型隐式3D推理能力与高斯溅射几何蒸馏的方法，通过高斯溅射解码器将SV3D潜变量输出转换为显式3D表示，实现多视图一致性和高质量3D生成。

Diffusion-Based Heart Sound Generation: Evaluation with Physiological Signal Metrics, Classifiers, and Expert Listening

基于扩散的心音生成：使用生理信号指标、分类器和专家听诊评估

Xinqi Bao, Jia Bi, Xin Chen, Ernest Nlandu Kamavuako, Saikat Chatterjee

机构 * Department of Information Science & Engineering, KTH Royal Institute of Technology（信息科学与工程系，皇家理工学院） ； Rutherford Appleton Laboratory（拉瑟福德·苹果顿实验室） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Department of Engineering, King’s College London（工程系，伦敦国王学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种在log-mel域上的类别条件扩散模型用于生成心音图，通过生理指标、下游分类准确率和专家听诊评估合成保真度，并分析了异常声学线索保留和重建伪影等挑战。

Cumulant dynamics in finite-memory diffusion

有限记忆扩散中的累积量动力学

Navid Abbasi, Xin An, Shanjin Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过推广Fick扩散到Maxwell-Cattaneo扩散，研究了有限电流弛豫时间对QCD临界点附近守恒荷涨落累积量的影响，发现电流记忆效应会抑制、移动和重塑累积量的非单调行为。

Comments 49 pages, 10 figures

Bifurcation Analysis of a Reaction-Diffusion System with a Cognitive Map Memory Kernel

具有认知地图记忆核的反应扩散系统的分岔分析

Jie Liang, Xiaoli Wang, Guohong Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过引入辅助变量将带有时空延迟记忆核的反应扩散系统转化为无延迟耦合方程，利用傅里叶模态分解和特征值分析，研究了弱核和强核下的稳定性和分岔，发现动态认知地图可在弱核下产生Hopf分岔和稳态分岔。

Conditional Graph Diffusion for Negotiation Support: Overcoming Discrete Infeasibility and Preference Elicitation Gaps

条件图扩散用于谈判支持：克服离散不可行性和偏好诱导差距

Moirangthem Tiken Singh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出条件图扩散框架，在连续双边效用空间中生成推荐，通过动态注意力编码偏好结构、交叉注意力融合对话信号，并利用推理时规范性梯度引导实现个体理性、安全性和公平性，无需重新训练。