图像生成

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding

DFlare: 扩展块扩散推测解码的草稿容量

Jiebin Zhang, Zhenghan Yu, Song Liu, Eugene J. Yu, Zheng Li, Dawei Zhu, Jiangshan Duo, Weimin Xiong, Yifan Song, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Sujian Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DFlare方法，通过轻量级逐层融合机制扩展草稿模型容量，在多个基准上实现平均5.52倍加速。

Comments 12 pages, 3 figures

Activation Concentration: Characterizing Column-Level Output Sparsity Across Diffusion Model Architectures

正则激活集中度：跨扩散模型架构的列级输出稀疏性特征分析

Dazhi Yang, Shafayat Mowla Anik, Byeong Kil Lee, Jeeho Ryoo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文首次系统表征了七种扩散工作负载的列级稀疏性，发现元素级稀疏性高估了硬件可利用稀疏性最多78个百分点，并揭示了UNet+transformer、纯transformer和运动/舞蹈变换器三类工作负载的稀疏性差异及对加速器性能的影响。

Comments 12 pages, 12 figures. Submitted to IEEE IISWC 2026

GLENS: Global Search via Learning from Solver Iterates with Diffusion Models

GLENS: 通过扩散模型从求解器迭代中学习进行全局搜索

Anjian Li, Bartolomeo Stellato, Ryne Beeson

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（电气工程与计算机科学系，普林斯顿大学） ； Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University（运筹学与金融工程系，普林斯顿大学） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Princeton University（机械与航空航天工程系，普林斯顿大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GLENS方法，利用扩散模型学习求解器迭代过程中的局部几何结构，生成高质量且多样化的初始猜测，加速多模态非凸优化问题的全局搜索。

Latent Laplace Diffusion for Irregular Multivariate Time Series

潜在拉普拉斯扩散用于不规则多元时间序列

Zinuo You, Jin Zheng, John Cartlidge

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出潜在拉普拉斯扩散（LLapDiff）生成框架，通过低维潜在轨迹和拉普拉斯域参数化实现不规则时间序列的长时预测与缺失值插补。

Comments Accepted as a Spotlight at ICML 2026. The Version of Record will appear in Proceedings of Machine Learning Research (PMLR). 27 pages, 5 figures. Code: https://github.com/pixelhero98/LLapDiffusion

Backdooring Masked Diffusion Language Models

掩码扩散语言模型的后门攻击

Daniel Yiming Cao, Chengzhong Wang, Sheng-Yen Chou, Chengyu Huang, Pin-Yu Chen, Shengwei An

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出SHADOWMASK后门攻击方法，通过修改掩码扩散语言模型的前向破坏过程，实现高成功率攻击并保持模型清洁性能。

DAD4TS: Data-Augmentation-Oriented Diffusion Model for Time-Series Forecasting with Small-Scale Data

DAD4TS：面向小规模数据的时间序列预测的数据增强扩散模型

Masahiro Suzuki, Bohui Xia, Hiroto Yamamoto, Masanori Miyahara

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对小规模时间序列数据预测中数据增强生成有意义数据困难的问题，提出基于扩散模型和强化学习的DAD4TS方法，通过几何空间投影训练扩散模型，在多个数据集和模型上验证了有效性。

$R^2$-dLLM: Accelerating Diffusion Large Language Models via Spatio-Temporal Redundancy Reduction

$R^2$-dLLM: 通过时空冗余减少加速扩散大语言模型

Zhenbang Du, Kejing Xia, Xinrui Zhong, Yonggan Fu, Nicolai Oswald, Binfei Ji, Brucek Khailany, Pavlo Molchanov, Yingyan Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出 $R^2$-dLLM 框架，通过推理和训练两阶段减少扩散大语言模型解码中的空间和时间冗余，实现高达 88% 的解码步数减少并保持生成质量。

Kolmogorov equations for evaluating the boundary hitting of degenerate diffusion with unsteady drift

评估非稳态漂移退化扩散边界触及的Kolmogorov方程

Hidekazu Yoshioka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一类漂移系数受确定性过程影响的Jacobi扩散，其边界触及由Kolmogorov方程描述，并提出有限差分法求解线性和非线性方程，数值验证了平均场效应。

Comments Updated on June 2, 2026

Factor-Based Conditional Diffusion Model for Contextual Portfolio Optimization

基于因子的条件扩散模型用于情境投资组合优化

Xuefeng Gao, Mengying He, Xuedong He, Jiale Zha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种条件扩散模型，利用扩散Transformer架构学习股票收益的条件分布，并通过生成样本进行均值-方差和均值-CVaR优化，在中国A股市场优于多种基准。

Learning Unmasking Policies for Diffusion Language Models

学习扩散语言模型的去掩码策略

Metod Jazbec, Theo X. Olausson, Louis Béthune, Pierre Ablin, Michael Kirchhof, João Monteiro, Victor Turrisi, Jason Ramapuram, Marco Cuturi

机构 * Apple（苹果公司） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型中的去掩码采样问题，提出基于强化学习训练轻量级策略，以替代手动调优的启发式方法，在保持性能的同时提升鲁棒性。

Comments V4: Accepted as an oral spotlight at ICML 2026

Plan, Verify and Fill: A Structured Parallel Decoding Approach for Diffusion Language Models

规划、验证与填充：扩散语言模型的结构化并行解码方法

Miao Li, Hanyang Jiang, Sikai Cheng, Hengyu Fu, Yuhang Cai, Baihe Huang, Tinghan Ye, Xuanzhou Chen, Pascal Van Hentenryck

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Plan-Verify-Fill (PVF)方法，通过定量验证进行分层骨架规划，并采用验证协议实现结构化停止，在保持准确性的同时将函数评估次数减少高达65%。

Non-Identical Diffusion Models in MIMO-OFDM Channel Generation

MIMO-OFDM信道生成中的非相同扩散模型

Yuzhi Yang, Omar Alhussein, Mérouane Debbah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出非相同扩散模型，通过元素级时间指示器捕获局部误差变化，解决MIMO-OFDM信道估计中元素可靠性不均的问题，理论验证其正确性并数值实验证明有效性。

Comments resubmitted to IEEE TCOM

Generative Spectrum Cartography: Unified Reconstruction and Active Sensing via Diffusion Models

生成式频谱地图：基于扩散模型的统一重建与主动感知

Yuntong Gu, Xiangming meng, Zhiyuan Lin, Sheng Wu, Linling Kuang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散模型的后验推断框架GSC，统一解决稀疏、噪声、低比特量化测量下的频谱地图重建与主动感知问题，实现无梯度后验采样与不确定性驱动的测量点选择。

Scalable Single-Cell Gene Expression Generation with Latent Diffusion Models

基于潜在扩散模型的可扩展单细胞基因表达生成

Giovanni Palla, Sudarshan Babu, Payam Dibaeinia, James D. Pearce, Donghui Li, Aly A. Khan, Theofanis Karaletsos, Jakub M. Tomczak

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出scLDM，一种结合变分自编码器和潜在扩散模型的可扩展生成方法，通过置换不变/等变架构和扩散Transformer实现高质量单细胞基因表达生成。

Comments Accepted to ICML 2026, Github: https://github.com/czi-ai/scldm/

Wavelet Fourier Diffuser: Frequency-Aware Diffusion Model for Reinforcement Learning

小波傅里叶扩散器：用于强化学习的频率感知扩散模型

Yifu Luo, Yongzhe Chang, Xueqian Wang

机构 * Tsinghua University China（清华大学中国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有扩散模型在离线强化学习中忽略频域特征导致频率偏移的问题，提出WFDiffuser，通过离散小波变换分解轨迹并利用短时傅里叶变换和交叉注意力增强频域建模，在D4RL基准上有效缓解频率偏移，提升轨迹稳定性和决策性能。

Comments IJCNN 2025

Journal ref IJCNN 2025

RadarSFD: Single-Frame Diffusion with Pretrained Priors for Radar Point Clouds

RadarSFD：基于预训练先验的单帧扩散用于雷达点云

Bin Zhao, Nakul Garg

机构 * Rice University（里士大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出RadarSFD，一种条件潜在扩散框架，利用预训练单目深度估计器的几何先验，从单帧雷达数据重建密集LiDAR-like点云，无需合成孔径或多帧聚合。

Comments Accepted to the 2026 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026). Project page: https://phi-lab-rice.github.io/RadarSFD/

Robust spectral preconditioning for high-Péclet number convection-diffusion

高Péclet数对流扩散问题的鲁棒谱预处理

Lukas Holbach, Peter Bastian, Robert Scheichl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对高Péclet数对流扩散方程，提出基于多尺度谱广义有限元法的两级混合限制加性Schwarz预处理器，通过局部广义特征问题构造粗空间，实现指数收敛和鲁棒性。

Beyond Pairwise Interactions: Equivariant Hypergraph Diffusion for Crystal Structure Prediction

超越成对交互：用于晶体结构预测的等变超图扩散

Yang Liu, Chuan Zhou, Shuai Zhang, Xiaotong Wu, Peng Zhang, Xixun Lin, Shirui Pan, Zhao Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对传统图表示无法捕捉晶体结构中高阶原子相互作用的问题，提出基于超图的等变扩散模型EH-Diff，利用超图自然编码多体相互作用并保持对称性，在四个基准数据集上以单次扩散样本超越现有方法。

Comments 12 pages, 4 figures

Transformed Diffusion-Wave fPINNs: Enhancing Computing Efficiency for PINNs Solving Time-Fractional Diffusion-Wave Equations

变换扩散波fPINNs：提高求解时间分数阶扩散波方程的PINNs计算效率

Jing Li, Zhengqi Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出变换扩散波分数物理信息神经网络（tDWfPINNs），通过引入被积函数变换技术避免求积点处的一阶导数计算，显著降低分数阶导数评估的计算成本并保持精度，结合蒙特卡洛积分和高斯-雅可比求积方案，在时间分数阶偏微分方程上实现高效求解。

Rate of convergence for a Galerkin scheme approximating a two-scale reaction-diffusion system with nonlinear transmission condition

具有非线性传输条件的双尺度反应-扩散系统的Galerkin逼近的收敛速率

Adrian Muntean, Omar Lakkis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对具有非线性反应项和非线性传输条件的双尺度反应-扩散系统，证明了二维情况下双尺度Galerkin方法的收敛速率，主要难点来自传输条件中的边界非线性项，证明中使用了双尺度插值误差估计、插值迹不等式和改进的正则性估计。

Comments 14 pages, table of contents

Journal ref Proceedings RIMS Workshop, 2010, T Aiki (Ed), 1693, pp. 85--98, Kyoto Japan

Study of a fully implicit scheme for the drift-diffusion system. Asymptotic behavior in the quasi-neutral limit

漂移-扩散系统全隐格式研究：准中性极限下的渐近行为

Marianne Bessemoulin-Chatard, Claire Chainais-Hillairet, Marie-Hélène Vignal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对准中性附近的经典时变漂移-扩散系统，提出全隐式时间离散和有限体积空间离散格式，采用Scharfetter-Gummel通量近似对流-扩散通量，证明格式的收敛性先验估计与德拜长度λ无关，从而验证格式在准中性极限λ→0下具有渐近保持性。

Journal ref SIAM Journal on Numerical Analysis, Society for Industrial and Applied Mathematics, 2014, 52 (4), pp.1666-1691

Convergence of a variational Lagrangian scheme for a nonlinear drift diffusion equation

非线性漂移扩散方程的变分拉格朗日格式的收敛性

Daniel Matthes, Horst Osberger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对区间上的非线性漂移扩散方程，提出一种基于Wasserstein距离梯度流结构的拉格朗日数值格式，证明其在CFL型条件下网格尺寸趋于零时的收敛性，并保持熵单调性、质量守恒、度量收缩和极值原理。

Comments 28 pages, 6 figures

Journal ref ESAIM: M2AN 48 (2014) 697-726

A framework for coupled deformation-diffusion analysis with application to degradation/healing

耦合变形-扩散分析框架及其在退化/修复中的应用

M. K. Mudunuru, K. B. Nakshatrala

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一个保证浓度非负的数值框架，用于求解线性弹性固体中变形与扩散的全耦合连续介质模型，并系统研究了扩散与变形的相互影响及其在材料退化/修复建模中的意义。

Renormalization Group Analysis of Nonlinear Diffusion Equations with Periodic Coefficients

周期系数非线性扩散方程的重整化群分析

Gastao A. Braga, Frederico Furtado, Jussara M. Moreira, Leonardo T. Rolla

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于重整化群的高效数值方法，用于计算自相似动力学，并通过验证周期系数非线性扩散方程长时间行为的猜想，展示了该方法在确定有效扩散系数方面的应用。

Journal ref SIAM Multiscale Modeling and Simulation, v. 1, n. 4, p. 630-644, 2003

A mixed finite volume scheme for anisotropic diffusion problems on any grid

任意网格上各向异性扩散问题的混合有限体积格式

Jérôme Droniou, Robert Eymard

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对非结构不规则网格上的各向异性非均匀扩散问题，提出一种同时逼近解及其梯度的新型有限体积格式，并证明了收敛性及误差估计。

Controllability and observabiliy of an artificial advection-diffusion problem

人工对流-扩散问题的可控性与可观测性

Pierre Cornilleau, Sergio Guerrero

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过边界控制研究人工对流-扩散系统的可控性，利用Carleman估计得到一维伴随系统的可观测性，并探讨了反向唯一性等基本性质以及粘性消失时的控制成本。

Comments 20 pages, accepted for publication in MCSS. DOI: 10.1007/s00498-012-0076-0

Journal ref Mathematics of Control, Signals, and Systems July 2012, Volume 24, Issue 3, pp 265-294

Superconvergence of a discontinuous Galerkin method for fractional diffusion and wave equations

分数阶扩散和波动方程的不连续Galerkin方法的超收敛性

Kassem Mustapha, William McLean

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对分数阶扩散和波动方程，提出时间不连续Galerkin与空间协调有限元结合的数值方法，证明在时间网格适当加密下解在时间层上具有超收敛性，并通过后处理推广到任意时间点。

Comments 24 pages, 2 figures

Journal ref SIAM J. Numer. Anal. 51: 516-525, 2013

Uniform Null Controllability for a Degenerating Reaction-Diffusion System Approximating a Simplified Cardiac Model

退化反应扩散系统逼近简化心脏模型的均匀零能控性

Mostafa Bendahmane, Felipe Wallison Chaves-Silva

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过Carleman估计和加权能量不等式，证明了用单个控制实现逼近心脏电活动的退化反应扩散系统的均匀零能控性。

Comments 20 pages

Shishkin mesh simulation: A new stabilization technique for convection-diffusion problems and complementary experiments

Shishkin 网格模拟：对流扩散问题的一种新稳定化技术及补充实验

Bosco García-Archilla

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种基于 Shishkin 网格的稳定化方法（SMS）用于对流扩散问题，并通过数值实验验证其性能，同时提供补充实验和源代码以促进可重复研究。

Comments 46 pages, 34 figures

A numerical framework for diffusion-controlled bimolecular-reactive systems to enforce maximum principles and non-negative constraint

扩散控制双分子反应系统的数值框架以强制执行最大值原理和非负约束

K. B. Nakshatrala, M. K. Mudunuru, A. J. Valocchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种满足非负约束和最大值原理的扩散反应系统数值框架，通过不变量变换和新型非负求解器确保所有化学物种浓度物理合理。