Model-Based Diffusion Sampling for Predictive Control in Offline Decision Making
基于模型扩散采样的离线决策预测控制
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出MPDiffuser框架，通过组合扩散规划器与动力学扩散模型，在采样中交替更新以生成符合任务目标且动力学可行的轨迹，并利用轻量级排序模块选择最优轨迹，在D4RL和DSRL基准及四足机器人上验证了有效性。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 72 篇
Whisfusion: Parallel ASR Decoding with Masked Diffusion
Whisfusion: 基于掩码扩散的并行ASR解码
机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Soongsil University（顺天大学） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出Whisfusion，在冻结的Whisper音频嵌入上训练专用掩码扩散解码器，通过并行扩散解码实现非自回归ASR，在多种语言基准上超越Whisper-large-v3，速度提升4-5倍。
Comments 16 pages, 3 figures
Bacterial diffusion in disordered media, by forgetting the media
在无序介质中细菌扩散：通过遗忘介质
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究细菌在无序多孔介质中的扩散，通过抽象环境为具有无记忆转移的细胞状态，推导出有效扩散率并验证其与模拟一致，发现非单调扩散率及最优运行长度，通过重标度使理论与模拟坍缩。
Comments 5 pages, 4 figures. SI included as an ancillary PDF file
Mean Flow Distillation: Robust and Stable Distillation for Flow Matching Models
平均流蒸馏：面向流匹配模型的鲁棒稳定蒸馏方法
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出平均流蒸馏（MFD）框架，通过时间低通滤波抑制优化噪声并保证轨迹一致性，实现流匹配模型的高保真单步生成。
Speech Meets ELF: Audio Conditional Continuous-Target Diffusion for Speech Recognition and Translation
语音遇见ELF：用于语音识别和翻译的音频条件连续目标扩散
机构 * Tianjin University（天津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nankai University（南开大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)
AI总结 提出ELF-S2T，一种基于预训练ELF骨干的音频条件连续目标生成模型，通过音频强制训练和分类器自由引导，在LibriSpeech和CoVoST2上实现竞争性ASR和S2TT性能，并揭示识别与翻译错误均源于连续潜空间中的近距离混淆。
Improving Text-Instance Alignment Of Foreground Conditioned Out-Painting Via Customized Concept Embedding
通过定制化概念嵌入改进前景条件外绘中的文本-实例对齐
机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University, Shanghai, China（电子信息工程学院，同济大学，上海，中国） ； State Key Laboratory of Autonomous Intelligent Unmanned Systems, Frontiers Science Center for Intelligent Autonomous Systems, Ministry of Education, Shanghai, China（自主智能无人系统国家重点实验室，智能自主系统前沿科学中心，教育部，上海，中国）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV
AI总结 针对前景条件外绘中文本驱动方法产生的伪影问题，提出定制化概念嵌入扩散框架，通过实例感知损失和语义保持提示模板定制概念嵌入，显著减少伪影并提升图像质量。
WorldPlay: Towards Long-Term Geometric Consistency for Real-Time Interactive World Modeling
WorldPlay：面向实时交互式世界建模的长期几何一致性
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR
AI总结 提出WorldPlay流式视频扩散模型，通过双重动作表示、重构上下文记忆和上下文强制蒸馏方法，实现实时交互式世界建模并保持长期几何一致性，生成24 FPS的720p长视频。
Comments project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/, demo: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D, code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay
Few-step Generative Models as Lossy Compression
少步生成模型作为有损压缩
机构 * University of Tokyo（东京大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 研究将少步生成模型（Rectified Flow、CTM、MeanFlow）用于反向信道编码框架进行有损压缩，通过参数化等效和局部高斯近似实现无需重训练的编解码，在低分辨率基准上减少编解码时间并提升低比特率下的真实性。
Benchmarking stereo reconstruction for 3D printable Martian terrain models
用于3D打印火星地形模型的立体重建基准测试
机构 * MIT Cambridge, MA, USA（麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥，美国）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对火星图像低纹理、不规则和部分观测的特点，评估从NASA好奇号图像估计立体深度、补全几何并导出可打印网格的流程，发现基准精度不直接迁移到火星地形重建，几何补全存在局部保真度与全局连通性的权衡。
Comments 9 pages, 7 figures, CVPR End-to-End 3D Workshop 2026
Glove2Hand: Synthesizing Natural Hand-Object Interaction from Multi-Modal Sensing Gloves
Glove2Hand：从多模态传感手套合成自然的手-物体交互
机构 * Meta Reality Labs（Meta现实实验室） ； Rutgers University（罗格斯大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出Glove2Hand框架，将多模态传感手套视频转化为逼真的裸手，并保留物理交互动态；引入3D高斯手模型和扩散手恢复器，创建HandSense数据集，提升下游任务性能。
Comments CVPR 2026 Highlight. This version includes the motion retarget process in the appendix
Optimal Illumination via Joint Movement and Phase Optimization for Movable Antenna-RIS Configuration
可移动天线-RIS配置的联合移动与相位优化的最优照明
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出可移动天线增强RIS架构，利用随机微分方程建模天线移动，通过两时间尺度框架优化长期信噪比，实现高达36 dB稳态增益和16倍能效提升。
Tractogram foundation model
TractFM：纤维束图基础模型
机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University, Hangzhou（脑机智能国家重点实验室，浙江大学，杭州） ； Department of Radiology, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（放射科，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Harvard Medical School, Boston（哈佛医学院，波士顿） ； Academy of Medical Engineering and Translational Medicine, Tianjin University, Tianjin（医学工程与转化医学研究院，天津大学，天津） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu（信息与通信工程学院，电子科技大学，成都） ； Psychiatry Neuroimaging Laboratory, Brigham and Women’s Hospital, Mass General Brigham, Boston（精神病神经影像实验室，布里洛妇女医院，马萨诸塞总医院，波士顿） ； Department of Psychiatry, Center for Morphometric Analysis, Massachusetts General Hospital, Boston（精神病科，形态分析中心，马萨诸塞总医院，波士顿）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出TractFM基础模型，直接从全脑纤维束集学习可复用表示，结合局部纤维编码器和置换等变纤维束编码器，通过密集解剖束分割预训练，实现纤维束级和受试者级任务的迁移。
Test-Time Gradient Guidance of Flow Policies in Reinforcement Learning
强化学习中流策略的测试时梯度引导
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Physical Intelligence
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出QGF算法，通过预训练参考流策略和价值函数，在测试时利用价值梯度引导策略生成高价值动作，无需额外策略学习，在离线RL基准上优于现有测试时方法且与训练时方法竞争力相当。
Exploring the Design Space of Reward Backpropagation for Flow Matching
探索流匹配的奖励反向传播设计空间
机构 * Westlake University（西湖大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； University of Sydney（悉尼大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 扩散模型 ：text-to-image(abstract)
AI总结 针对文本到图像流匹配模型，提出统一代理轨迹框架FlowBP，通过设计反向轨迹（稀疏重建、桥耦合、拉格朗日积分）解决直接奖励反向传播中的内存和梯度爆炸问题，在多个模型和指标上优于基线。
What Fits (Into Few Tokens) Doesn't Overfit: Compression and Generalization in ML Research Agents
什么适合（少量标记）就不会过拟合：ML研究智能体中的压缩与泛化
机构 * Amazon Responsible AI（亚马逊负责任人工智能） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究LLM驱动的科研智能体在输出和输入压缩下能否保持性能，发现短提示和可压缩反馈足以复现高性能模型，支持成功策略位于低复杂度区域的假设。
Fast and Highly Expressive Policy Learning for Offline Reinforcement Learning via Bootstrapped Flow Q-Learning
基于自举流Q学习的离线强化学习快速且高表达性策略学习
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出自举流Q学习（BFQ），通过分治位移向量并自举短程分量，实现单步动作生成，无需辅助网络或蒸馏，显著降低计算成本并提升性能。
Comments ICML 2026, 19 pages
Journal ref ICML 2026
Machine Learning Methods for Studying Latent Neural Activity Dynamics
研究潜在神经活动动力学的机器学习方法
机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件工程学院） ； Department of Computer Science, Cornell University（康奈尔大学计算机科学系） ； Department of Neurobiology and Behavior, Cornell University（康奈尔大学神经生物学与行为学系） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, Cornell University（康奈尔大学生态学与进化生物学系） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Foshan University（佛山大学计算机科学与人工智能学院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 综述从状态空间模型到深度生成模型的潜在变量模型，涵盖单区域动力学、多区域通信和行为对齐建模，并讨论大规模神经基础模型及未来挑战。
Comments Accepted by IJCAI 2026 survey track
A Continuous-Time Markov Chain Framework for Insertion Language Models
插入语言模型的连续时间马尔可夫链框架
机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； IBM Research（IBM研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vijil（维吉尔）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链的插入语言模型去噪框架，统一现有方法，在规划任务中优于自回归和掩码扩散模型，语言建模中与现有方法竞争且采样更灵活。
Comments Accepted at AISTATS 2026. Code is available at https://github.com/dhruvdcoder/ctmc_dilm
Compositional Generative Modeling from Decentralized Data
来自分散数据的组合生成建模
机构 * Department of Computer Science and Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA（计算机科学与工程系，密歇根州立大学，东兰辛，MI，美国）
专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)
AI总结 提出去中心化组合流匹配（DCFM）框架，通过结构约束实现分散数据中生成因子的组合，无需交换原始数据，在条件图像生成、机器人空间规划和医学属性共现建模中显著优于基线。
Comments ICML 2026
VFUSE: Virulent Feature Understanding with Sparse autoEncoders
VFUSE: 基于稀疏自编码器的毒力特征理解
机构 * Raft Bioworks（Raft生物工场） ； Independent（独立）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出VFUSE方法，通过训练稀疏自编码器（SAE）分析扩散-Transformer模型激活，识别蛋白质设计中的危险特征，实现可解释性提升而不牺牲性能。
Learning Where to Simulate: Generative Active Sampling for Online PDE Surrogate Training
学习何处模拟：在线PDE代理训练的生成式主动采样
机构 * Univ. Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学） ； Inria（法国国家科学研究中心） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Grenoble INP（格勒诺布尔研究所） ； LIG（实验室）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出在线生成式主动采样（OGAS），通过扩散模型学习配置参数与代理性能的关系，主动采样高难度区域，显著降低尾部分布误差，提升代理最坏情况可靠性。
Nonlocal modeling of opinion alignment and environmental feedback: Spatial aggregation and non-consensus patterns
意见对齐与环境反馈的非局部建模：空间聚集与非共识模式
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出一个注意力介导反馈的空间意见动力学模型，通过非局部对齐与注意力场耦合，推导出非局部对流-交叉扩散系统，分析显示注意力反馈扩大非共识聚类参数区间，促进空间异质性。
Exponential mixing and enhanced dissipation on the unit sphere with Rossby-Haurwitz flows
单位球面上Rossby-Haurwitz流的指数混合与增强耗散
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 研究单位球面上光滑不可压速度场族，证明其被动标量指数混合，并给出伴随平流-扩散方程的最优增强耗散率。
Comments 84 pages, 6 figures
Fe3O4 Nano-octahedra/Vulcan XC72: Optimization and Combination with Solar-Based Electro-Fenton for Progestins Degradation
Fe3O4纳米八面体/Vulcan XC72：优化及其与太阳能电芬顿结合用于孕激素降解
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究通过水热法合成纳米八面体磁铁矿（Fe3O4-NO）并负载于Vulcan XC72制备气体扩散电极，优化后H2O2产率提高两倍，结合太阳能电芬顿工艺对左炔诺孕酮和孕二烯酮去除率超70%。
Surface Crevasse Evolution Observed Using Matched Field Processing and Source Relocation at Hansbreen, Svalbard
基于匹配场处理与源重定位观测的斯瓦尔巴群岛汉斯冰川表面冰裂缝演化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出结合匹配场处理与离散到时重定位的两步法，在有限仪器条件下实现米级分辨率冰川地震活动定位，揭示汉斯冰川表面冰裂缝传播速率与扩散系数。
Comments An edited version of this paper was published by AGU. Published 2026 American Geophysical Union. For supplementary materials please contact the authors. Citation will be added
A Physics-Informed B-Spline Framework for Continuous Approximation of Flow Data
基于物理信息的B样条框架用于流数据的连续逼近
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出物理信息B样条框架(PI-MFA)，通过优化平衡数据保真度与PDE残差来嵌入物理约束，实现流数据的连续逼近，在保持样条紧凑性和可微性的同时提高物理一致性。
Comments 59 pages, 21 figures, 11 tables
Mean-field models for morphogenetic processes in physiological contexts
生理背景下形态发生过程的平均场模型
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种生物物理形式，通过耦合反应-扩散方程描述组织内化学轮廓的时空演化，建模组织区室化和细胞维持非平衡态机制，并发现单形态原系统也可产生图灵斑图。
Charm quark production in heavy-ion collisions as a signature of pre-equilibrium
重离子碰撞中粲夸克产生作为预平衡的信号
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 基于对双轻子产生的研究，评估预平衡阶段对粲夸克产生的贡献，发现不可忽略，结合精确测量可推断预平衡阶段信息。
Comments 8 pages, 5 figures
Geometry still matters in quasi-one-dimensional single-file transport
几何在准一维单列输运中仍然重要
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文通过推导精确的大尺度一维涨落流体动力学，证明在有限宽度的准一维通道中，即使禁止超车，横向平衡结构仍能定性改变输运定律，导致集体扩散系数非单调等几何反常。
Comments 9 pages, 12 pages of supplementary information
Nonequilibrium Green Functions Simulations for Large Correlated Systems
大型关联系统的非平衡格林函数模拟
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 提出δNEGF方法，通过量子涨落表示两粒子关联，实现时间线性标度，将模拟规模扩展至10^4基态，并应用于二维Hubbard模型和石墨烯纳米带异质结构。
