图像生成

Bokeh Diffusion: Defocus Blur Control in Text-to-Image Diffusion Models

Bokeh Diffusion：文本到图像扩散模型中的散焦模糊控制

Armando Fortes, Tianyi Wei, Shangchen Zhou, Xingang Pan

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（S实验室，南洋理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,title_cn)；text-to-image(title,abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 提出Bokeh Diffusion框架，通过物理散焦模糊参数条件化扩散模型，结合混合训练流程和接地自注意力机制，实现场景一致的散景模糊控制，支持双向模糊强度调整和真实图像编辑。

Comments SIGGRAPH Asia 2025. Project page: https://atfortes.github.io/projects/bokeh-diffusion/

PTL-Diffusion: Manifold-Aware Diffusion with Periodic Terminal Laws

PTL-Diffusion: 具有周期终端定律的流形感知扩散

Danqi Zhuang, Jisui Huang, Xiaoyue Xi, Andrew Kiggins, Xiaojie Wang, Ke Chen, Yue Wu

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出PTL-Diffusion，通过将前向噪声过程收敛到周期高斯终端族而非单一分布，显式嵌入相位结构，改善低维流形上的分布匹配，在点云和人脸数据集上降低误差。

EditSSC: Toward Editable Semantic Occupancy Scenes with Unconditional Diffusion Models

EditSSC: 基于无条件扩散模型的可编辑语义占用场景

Fatima Balde, Raoul de Charette, Alexandre Boulch

机构 * Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Valeo.ai（法雷奥人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出EditSSC方法，利用2D BEV表示和现成潜扩散网络实现3D语义场景生成与免训练编辑，在SemanticKITTI上优于现有3D专用基线。

Comments Accepted at CVPR 2026 Workshop

Mitigating Diffusion Model Hallucinations with Dynamic Guidance

通过动态引导缓解扩散模型幻觉

Kostas Triaridis, Alexandros Graikos, Aggelina Chatziagapi, Grigorios G. Chrysos, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对扩散模型因分数函数过度平滑导致的幻觉问题，提出动态引导方法，沿预定方向选择性锐化分数函数，保留有效语义变化，显著减少幻觉。

Comments Project page: https://cvlab-stonybrook.github.io/DynamicGuidance/

When Do Diffusion Models learn to Generate Multiple Objects?

扩散模型何时学会生成多个物体？

Yujin Jeong, Arnas Uselis, Iro Laina, Seong Joon Oh, Anna Rohrbach

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了扩散模型在多物体生成中的局限性，发现场景复杂度比概念不平衡更关键，且低数据条件下计数任务更难学习。

Comments ICML2026

Simple Self-Conditioning Adaptation for Masked Diffusion Models

简单自条件适应用于掩码扩散模型

Michael Cardei, Huu Binh Ta, Ferdinando Fioretto

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种简单有效的后训练适应方法，通过自条件预测提升掩码扩散模型的生成能力，减少生成困惑度并提升图像合成和分子生成质量。

Real-Time AttentionBender: Granular Interactive Network Bending of Video Diffusion Transformers

实时注意力弯曲：视频扩散变换器的粒度交互式网络弯曲

Adam Cole, Rebecca Fiebrink, Mick Grierson

机构 * Creative Computing Institute（创意计算研究所） ； University of the Arts London（伦敦艺术大学） 纠错

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

AI总结 提出实时注意力弯曲工具，通过操纵视频扩散变换器的自注意力、交叉注意力及前馈网络，实现逐层、逐步、逐令牌的交互式生成控制，增强艺术家的创作代理与模型材料亲密性。

Comments 5 pages, 4 figures. Accepted to ACM Creativity & Cognition XAIxArts Workshop 2026

Evaluating the Representation Space of Diffusion Models via Self-Supervised Principles

通过自监督原则评估扩散模型的表示空间

Xiao Li, Yixuan Jia, Zekai Zhang, Xiang Li, Lianghe Shi, Jinxin Zhou, Zhihui Zhu, Liyue Shen, Qing Qu

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 受自监督学习启发，提出基于Fisher信息的度量ICR，分解特征为不变和残差成分，用于联合评估扩散模型的表示与生成能力，发现中间噪声水平下不变性最强且分类性能最佳，ICR可敏感检测训练中的记忆化。

Comments First two authors contributed equally. Accepted at ICML 2026

TUDSR: Twice Upsampling-Diffusion for Higher Super-Resolution

TUDSR: 用于更高超分辨率的两次上采样扩散

Zhiqiang Wu, Yitong Dong, Xian Wei

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； 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TUDSR框架，通过两阶段训练（R分辨率和NR分辨率）结合循环分块策略，在SD2.1基础上实现1024²和2048²高分辨率图像超分辨率，显著优于现有方法。

Echo-DM: Ultrasound Marker Removal via Conditional Latent Diffusion and Region-Aware Fusion

Echo-DM: 通过条件潜在扩散和区域感知融合去除超声标记

Zhiwei Wang, Tao Huang, Wentao Jiang, Muyi Li, Jianxin Liu, Jian Chen, Jie Zou, Yong Luo, Bo Du, Jing Zhang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University, China（武汉大学计算机学院） ； The Central Hospital of Wuhan, China（武汉市中心医院） ； School of Computer Science, Hubei University of Technology, China（湖北工业大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出Echo-DM框架，结合条件潜在扩散和区域感知融合，在无掩码条件下有效去除超声图像中的人工标记，同时保持解剖结构保真度。

Comments 18 pages, 4 figures

LiteVSR: Lightweight Adaptation of Frozen Diffusion Transformers for Video Super-Resolution

LiteVSR: 冻结扩散变换器的轻量级自适应用于视频超分辨率

Yu Cao, Ziquan Liu, Zhensong Zhang, Jiankang Deng, Shaogang Gong, Jifei Song

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LiteVSR，利用流匹配原理，通过轻量级状态感知适配器在冻结扩散变换器上实现视频超分辨率，仅需11.25%可训练参数和12 GPU小时训练。

Rethinking 3D Shape Generation: Diffusion over Superquadrics

重新思考3D形状生成：超二次曲面上的扩散

Zhiyang Liu, Wanze Li, Yuwei Wu, Chengran Yuan, Jiawei Sun, Rui Zheng, Marcelo H Ang

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 提出将扩散模型从高基数几何表示转移到紧凑的超二次曲面参数上，以降低计算和内存成本，并支持无分辨率点云解码、部件级编辑和约束设计，实现高效生成。

Comments Accepted to ICML2026

MaskAlign: Token-Subset Representation Alignment for Efficient Diffusion Training

MaskAlign: 面向高效扩散训练的令牌子集表示对齐

Lianyu Pang, Tianlin Pan, Cheng Da, Changqian Yu, Huan Yang, Kun Gai, Song Guo, Wenhan Luo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散模型与预训练视觉模型表示对齐中令牌级信息不匹配问题，提出MaskAlign方法，通过随机采样令牌子集进行对齐，并引入预掩码令牌混合块减少信息损失，提升训练效率和生成质量。

Less Is More: Training-Free Acceleration Framework of 3D Diffusion Models for Low-Count PET Denoising via Global-Local Trajectory Reduction

少即是多：通过全局-局部轨迹缩减实现低计数PET去噪的3D扩散模型免训练加速框架

Yuhan Liu, Scott M. Leonard, Marlee Crews, Muhannad Fadhel, Jinkui Hao, Tianqi Chen, Ryan J. Avery, Bo Zhou

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 提出一种免训练的全局-局部跳跃策略，通过噪声一致变换初始化中间步骤和重用U-Net特征，在加速3D扩散模型去噪的同时提升重建质量。

Comments 19 pages, 10 figures, 5 tables

Reconstructing Synthetic SDO/AIA 193 A EUV Images from He I 10830 A Observations with Diffusion Model Translator

利用扩散模型翻译器从He I 10830 Å观测重建合成SDO/AIA 193 Å EUV图像

Marco Marena, Qin Li, Haimin Wang, Haodi Jiang, Prajwal Shah, Bo Shen

机构 * Department of Mechanical and Industrial Engineering, New Jersey Institute of Technology（机械与工业工程系，新泽西理工学院） ； Department of Physics, New Jersey Institute of Technology（物理系，新泽西理工学院） ； Department of Computer Science, Sam Houston State University（计算机科学系，萨姆霍斯顿州立大学） ； Department of Computer Science, New Jersey Institute of Technology（计算机科学系，新泽西理工学院） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（数据科学系，新泽西理工学院） 纠错

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

AI总结 提出基于扩散的日冕洞感知翻译模型（CH-aware DMT），从He I图像重建AIA 193 Å EUV图像，在测试集上保持全盘EUV形态（CC=0.92）和日冕洞结构（CC=0.84），并通过历史数据验证其物理合理性。

Where the Score Lives: A Wavelet View of Diffusion

分数函数所在之处：扩散的小波视角

Emma Finn, Binxu Wang, T. Anderson Keller, Demba E. Ba

机构 * The Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（肯普纳自然与人工智能研究所） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出基于二维正交小波基的分数函数参数化，通过数据分布矩分析揭示不同架构的归纳偏差，解释扩散模型中分数网络与数据分布的相互作用。

Comments 20 pages, 12 figures, AISTATS 2026

Journal ref Proceedings of the 29th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2026, Tangier, Morocco. PMLR: Volume 300

Property-Informed Diffusion-Based Text-to-Microstructure Generation

基于属性信息的扩散模型文本到微结构生成

Bingxuan Dai, Hongsong Wang, Jie Gui

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education（教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室（东南大学）） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； Engineering Research Center of Blockchain Application, Supervision And Management (Southeast University), Ministry of Education（教育部区块链应用监管工程研究中心（东南大学）） 纠错

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

AI总结 提出一种属性信息驱动的扩散网络，从文本描述直接生成3D微结构，通过对比文本-结构对齐和测试时奖励引导对齐确保生成结构的语义和物理可行性。

Comments Published in CVPR2026, Code is at: https://github.com/hongsong-wang/PropDiff-TMG

TBD-VLA: Temporal Block Diffusion Vision Language Action Model

TBD-VLA: 时序块扩散视觉语言动作模型

Sung-Wook Lee, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TBD-VLA框架，通过时序块扩散机制实现离散令牌VLA模型的并行动作生成，兼顾时序连贯性与推理速度，在仿真和真实任务中优于先前方法。

Coarse-to-Fine Hierarchical Alignment for UAV-based Human Detection using Diffusion Models

基于扩散模型的UAV人类检测粗到细层次对齐

Wenda Li, Meng Wu, Liangzhao Chen, Sungmin Eum, Heesung Kwon, Qing Qu

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 本文提出Coarse-to-Fine Hierarchical Alignment框架，通过合成数据转换缩小领域差距，提升UAV人类检测精度，实验显示mAP50提升14.1%。

Diffusion Bridge or Flow Matching? A Unifying Framework and Comparative Analysis

扩散桥还是流匹配？一个统一框架与比较分析

Kaizhen Zhu, Mokai Pan, Zhechuan Yu, Jingya Wang, Jingyi Yu, Ye Shi

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 本文通过随机最优控制和最优传输理论统一了扩散桥与流匹配，证明扩散桥成本更低且轨迹更稳定，并在图像恢复等任务中通过实验验证了理论。

AccioScene: Compositional 3D Scene Generation via Graph Diffusion and Interaction-driven Critics

AccioScene: 基于图扩散与交互驱动评判的组合式3D场景生成

Yao Wei, Matteo Toso, Pietro Morerio, Changjae Oh, Michael Ying Yang, Alessio Del Bue

机构 * Queen Mary University of London, UK（伦敦大学玛丽女王学院） ； Italian Institute of Technology (IIT), Italy（意大利理工学院） ； University of Bath, UK（巴斯大学） 纠错

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

AI总结 提出多阶段流水线，通过图扩散生成上下文一致的场景图并预测物体布局，结合轻量级人-物交互先验和空间约束，生成支持人类交互且物理合理的3D室内场景。

Comments 17 pages, 14 figures

Automated IEP Generation from Traditional Chinese Parent-Teacher Interviews via Corpus-Grounded Feature Diffusion

基于语料库特征扩散的繁体中文家长会自动化个别化教育计划生成

Kuanlin Chen, Cheng-En Ou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对繁体中文个别化教育计划（IEP）生成中数据稀缺和隐私限制问题，提出基于语料库特征扩散（CGFD）的低资源微调流程，通过种子选择、特征扩散和语法约束解码（GCD）生成高质量样本，并发现GCD在繁体中文下适得其反，无GCD路径在可靠性和速度上更优。

Comments 12 pages, 5 figures

The Changing Global Division of Labor in Software: Emergence and Diffusion of New Programming Skills across IT Hubs

软件行业全球分工的变迁：IT中心新编程技能的出现与扩散

Johannes Wachs, Xiangnan Feng, Simone Daniotti, Frank Neffke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用6000万条软件问答数据，研究237种编程技能在城市的出现与扩散规律，发现软件行业遵循与传统行业相似的空间模式：新技能先在大型多样化IT中心出现，再向小城市扩散。

Leveraging Structural Constraints for Diffusion-based Neural TSP Solvers

利用结构约束的基于扩散的神经TSP求解器

Mickaël Basson, Philippe Preux

机构 * Université de Lille, France（法国里尔大学） ； CNRS, France（法国国家科学研究中心） ； Inria, France（法国国家信息与自动化技术研究院） ； UMR 9189-CRIStAL, Lille, France（法国里尔大学UMR 9189-CRIStAL研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出投影一致性推理（PCI），用结构感知投影替代梯度细化，在TSP500/1000上分别达到0.17%/0.31%最优性差距，推理时间减少30-40%。

Journal ref The 20th Learning and Intelligent OptimizatioN Conference (LION), Jun 2026, Milan (Italie), Italy

Thresholded Local Hyper-Flow Diffusion

阈值化局部超流扩散

Meher Chaitanya, Sebastian Dalleiger, Luana Ruiz

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出TL-HFD算法，通过局部活动区域和阈值化边界激活实现超图种子聚类的局部扩散，保证与全局更新等价并给出有限时间对偶次优性界。

A Guided Tour of the Equations of Nonlinear Filtering for Diffusion Processes

扩散过程非线性滤波方程导览

Fabien Campillo, Myriam Corso

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文以教学方式介绍扩散过程的非线性滤波，通过状态-观测模型、马尔可夫半群、无穷小生成元和测度变换等工具，推导Kallianpur-Striebel公式、Zakai方程和Kushner-Stratonovich方程，强调直观理解与核心概念。

BSTabDiff: Block-Subunit Diffusion Priors for High-Dimensional Tabular Data Generation

BSTabDiff: 用于高维表格数据生成的块-子单元扩散先验

Al Zadid Sultan Bin Habib, Md Younus Ahamed, Prashnna Gyawali, Gianfranco Doretto, Donald A. Adjeroh

机构 * West Virginia University（西弗吉尼亚大学） ； The University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对高维低样本量表格数据，提出BSTabDiff框架，通过将特征划分为潜在块并使用共享低维子单元变量生成每个块，结合扩散先验和copula依赖，实现稳定合成与可控基准生成。

Comments Published as a paper at the 2nd DeLTa Workshop, ICLR 2026

Unified Energy for Invariant and Independent Decoding in Diffusion Language Models

扩散语言模型中不变性与独立性解码的统一能量

Yuchen Yan, Minkai Xu, Zaiquan Yang, Yatao Bian

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型并行生成文本时与自回归模型的性能差距，提出统一能量（Uni-E）方法，通过不变能量和独立能量解决模型容量、依赖性和不变性问题，无需采样即可精确计算，并能纠正分布偏移。

EviProp: Seeded Relevance Diffusion on Chunk-Page Graphs for Long Multimodal Document Retrieval

EviProp: 基于种子相关性扩散的块-页图用于长多模态文档检索

Hongwei Zhang, Xiaoman Wang, Zehui Ling, Ruicheng Zhu, Yue Zhang, Pinlong Cai, Fuke Shen, Botian Shi, Tongquan Wei, Guohang Yan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出EviProp方法，通过构建多模态块-页图并利用个性化PageRank扩散相关性，解决长文档中证据页检索的独立匹配局限，提升检索准确率。

Boundedness and evolution rates for a quasilinear reaction-diffusion equation

一类拟线性反应扩散方程的有界性与演化速率

Razvan Gabriel Iagar, Marta Latorre, Ariel Sánchez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究N≥3维空间中指数1<p<m且σ<-2的拟线性反应扩散方程，证明初始条件满足一定衰减时解一致有界，并建立了紧支集数据正性集上界R(t)的扩张速率及外部区域的不同时间尺度。