图像生成

When Cars Have Stereotypes: Auditing Demographic Bias in Objects from Text-to-Image Models

当汽车有刻板印象：审计文本到图像模型中对象的群体偏见

Dasol Choi, Jihwan Lee, Minjae Lee, Minsuk Kahng

机构 * AIM Intelligence（AIM智能研究院） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SODA框架，通过三个指标系统测量文本到图像模型在生成对象中的群体偏见，发现中性提示隐含偏向中年和白人，且人口统计线索导致高度偏斜的刻板输出。

Rethinking Text-to-Image as Semantic-Aware Data Augmentation for Indoor Scene Recognition

重新思考文本到图像作为室内场景识别的语义感知数据增强

Trong-Vu Hoang, Quang-Binh Nguyen, Dinh-Khoi Vo, Hoai-Danh Vo, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM, Vietnam（越南国立大学胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国立大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对室内图像数据不足，提出利用稳定扩散生成合成图像进行数据增强，并通过扩散重建误差防止滥用，在MIT室内场景数据集上验证了有效性。

Comments MAPR 2024

RUB: Evaluating Residual Knowledge in Unlearned Models

RUB: 评估未学习模型中的残留知识

Hao Xuan, Xingyu Li

机构 * Electrical and Computer Engineering University of Alberta（电气与计算机工程大学阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出鲁棒未学习原则及统一基准RUB，通过未学习映射攻击（UMA）检测残留信息，揭示现有方法在对抗评估下的脆弱性。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, June 2026, pages 8550-8559

BindEdit: Taming Attention Leakage for Precise Multi-Object Image Editing

BindEdit: 驯服注意力泄漏以实现精确的多目标图像编辑

Chaewon Park, Soyoon Lee, Naeun Lee, Minjung Shin, Seogkyu Jeon, Kibeom Hong

机构 * Sookmyung Women’s University（成均女性大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Samsung Research（三星研究院） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对多目标图像编辑中的语义混合和对象重复问题，提出BindEdit方法，通过联合正则化交叉注意力和自注意力、交叉注意力重平衡机制及区域保真项，在单次扩散轨迹内抑制注意力泄漏，实现精确编辑。

Comments Preprint

ProductConsistency: Improving Product Identity Preservation in Instruction-Based Image Editing via SFT and RL

ProductConsistency：通过SFT和RL改进基于指令的图像编辑中的产品身份保持

Mukund Khanna, Raj Singh Yadav, Kunal Singh

机构 * Fractal Analytics 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对基于指令的图像编辑中产品特征保持不足的问题，提出ProductConsistency数据集和循环一致性奖励，结合监督微调与强化学习，显著提升产品一致性、文本渲染和视觉质量。

Comments CVPR HiGen 2026

CAMEO: A Conditional and Quality-Aware Multi-Agent Image Editing Orchestrator

CAMEO: 一种条件感知与质量驱动的多智能体图像编辑编排器

Yuhan Pu, Hao Zheng, Ziqian Mo, Zirui Pang, Hill Zhang, Tianyi Fan, Shuhong Wu, Jiaheng Wei

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Claremont McKenna College（克莱蒙特麦肯纳学院） ； Research Institute of Petroleum Exploration and Development, CNPC（石油勘探开发研究院，中石油） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CAMEO多智能体框架，将条件图像编辑重构为质量感知的反馈驱动过程，通过分解编辑阶段、嵌入评估循环，在异常插入和人体姿态切换任务中平均胜率提升20%。

Diffusion-Proof: Recipe for Formal Theorem Proving Beyond Auto-Regressive Generation

Diffusion-Proof：超越自回归生成的正式定理证明配方

Ruida Wang, Rui Pan, Pengcheng Wang, Shizhe Diao, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,title_cn)

AI总结 提出Diffusion-Proof框架，首次将扩散语言模型应用于形式定理证明，通过全证明生成和局部校正方法，在ProofNet和MiniF2F上分别提升1.61%和6.14%，并解决了一个DeepSeek-Prover-V2-7B无法解决的IMO问题。

Adv-TGD: Adversarial Text-Guided Diffusion for Face Recognition Impersonation Attacks

Adv-TGD：面向人脸识别冒充攻击的对抗性文本引导扩散

Omid Ahmadieh, Nima Karimian

机构 * University of South Florida, Bellini College of Artificial Intelligence, Cybersecurity and Computing（南佛罗里达大学贝利尼人工智能、网络安全与计算学院） 纠错

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

AI总结 提出Adv-TGD框架，利用Stable Diffusion和LoRA微调生成逼真对抗人脸，在保持视觉质量的同时实现高成功率身份冒充攻击，平均ASR达85.90%。

Forged Calamity: Benchmark for Cross-Domain Synthetic Disaster Detection in the Age of Diffusion

伪造灾难：扩散时代跨域合成灾难检测基准

Duc-Manh Phan, Quoc-Duy Tran, Duy-Khang Do, Anh-Tuan Vo, Hai-Dang Nguyen, Trong Le Do, Mai-Khiem Tran, Vinh-Tiep Nguyen, Tam V. Nguyen, Isao Echizen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国家大学下属理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh（胡志明市国家大学） ； University of Information Technology, VNU-HCM（胡志明市国家大学下属信息技术大学） ； University of Dayton（代顿大学） ； National Institute of Informatics（国立信息学研究所） 纠错

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

AI总结 针对扩散模型生成的逼真灾难图像难以检测的问题，提出包含30000张图像（6000张真实、24000张合成）的基准数据集，实验发现微调检测器在未知生成器上准确率下降50%，零样本检测器也不稳定，凸显了跨域检测的迫切需求。

Comments SOICT 2025

Diffusion-Based Limited-Angle CT Reconstruction under Noisy Conditions

基于扩散的噪声条件下有限角度CT重建

Jiaqi Guo, Santiago López-Tapia

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, Northwestern University, Evanston, IL, USA（电气与计算机工程系，西北大学，埃文斯顿，伊利诺伊州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于扩散的有限角度CT重建方法，通过Mean-Reverting随机微分方程完成缺失角度视图，结合噪声感知校正机制提升鲁棒性，实验表明在不同噪声强度和采集条件下均表现优异。

Comments Accepted at the 2025 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Workshop

The Market in the Model: Latent Diffusion as Neural Economy

模型中的市场：潜在扩散作为神经经济

Eryk Salvaggio

机构 * Cambridge Digital Humanities（剑桥数字人文研究中心） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Machine Visual Culture Research Group（机器视觉文化研究组） ； Max Planck Institute（马克斯·普朗克研究所） 纠错

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

AI总结 本文从计算机视觉工程问题出发，分析潜在扩散模型的机制，论证其作为神经经济运作，将社会交流抽象为可通约向量，并警示仅关注版权与商品防御的批评可能强化模型产生的拜物教。

Geometry-Aware Dataset Condensation for Diffusion Model Training

面向扩散模型训练的几何感知数据集压缩

Xiao Cui, Yulei Qin, Mo Zhu, Wengang Zhou, Hongsheng Li, Houqiang Li

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

AI总结 针对扩散模型训练，提出基于几何感知分布对齐的真实子集选择方法，利用单侧部分最优传输保持几何结构，并辅以轻量级特征统计与语义一致性正则化，通过两阶段离散优化实现高效压缩。

Comments ICML 2026

Conditional Latent Diffusion Model with Fourier-based Motion Modelling for Virtual Population Synthesis

基于傅里叶运动建模的条件潜扩散模型用于虚拟人群合成

Shaokun Lan, Haoran Dou, Jinghan Huang, Arezoo Zakeri, Fengming Lin, Zherui Zhou, Jinming Duan, Alejandro F. Frangi

机构 * Centre for Computational Imaging and Modelling in Medicine (CIMIM)（计算医学成像与建模中心） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Christabel Pankhurst Institute（克里斯塔贝尔·潘克赫斯特研究所） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Division of Informatics, Imaging & Data Sciences（信息学、成像与数据科学分会） ； Department of Electrical & Electronic Engineering（电子与电气工程系） ； NIHR Manchester Biomedical Research Centre, Manchester Academic Health Sciences Centre, University of Manchester（尼日利亚卫生研究委员会曼彻斯特生物医学研究中心、曼彻斯特学术健康科学中心、曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出4D F-MeshLDM框架，结合卷积网格VAE、截断傅里叶级数运动参数化和条件扩散先验，实现可控的3D+t心脏网格序列生成，在UK Biobank数据上优于基线方法。

Comments This work has been early accepted by International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2026

Audio-to-Audio via Diffusion Warm Initialization

通过扩散热初始化实现音频到音频的转换

Cristóbal Andrade, Sebastian J. Schlecht

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出扩散热初始化方法，用于音色迁移、MIDI到真实合成及音频增强等任务，通过选择合适初始化时间$t_\ ext{init}$，单个预训练扩散模型即可支持多种转换目标，无需任务特定训练。

Structural MRI Synthesis for Alzheimer's Disease via Conditional Diffusion on Anatomical Masks

基于解剖掩膜条件扩散的阿尔茨海默病结构MRI合成

Muge Zhang, Muhammad Ali Khaliq, Jamal Alsakran, Byeong Kil Lee, Jeeho Ryoo

机构 * Fairleigh Dickinson University（Fairleigh Dickinson大学） ； University of Colorado at Colorado Springs（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对阿尔茨海默病结构MRI合成中细微解剖变化难以捕捉的问题，本文扩展Med-DDPM条件扩散模型，以解剖分割掩膜为条件生成3D结构MRI，实验表明合成数据训练的模型Dice分数与真实数据相当，混合数据训练则显著提升性能。

Journal ref 2025 IEEE 8th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR)

DreamReasoner-8B: Block-Size Curriculum Learning for Diffusion Reasoning Models

DreamReasoner-8B：面向扩散推理模型的块大小课程学习

Zirui Wu, Lin Zheng, Jiacheng Ye, Shansan Gong, Xueliang Zhao, Yansong Feng, Wei Bi, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出块大小课程学习，通过从细粒度到粗粒度的渐进训练，解决块扩散语言模型在长链推理中性能差距问题，DreamReasoner-8B在数学和代码推理上达到与Qwen3-8B相当的水平。

AGDN: Learning to Solve Traveling Salesman Problem with Anisotropic Graph Diffusion Network

AGDN：利用各向异性图扩散网络学习求解旅行商问题

Bolin Shen, Ziwei Huang, Zhiguang Cao, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出各向异性图扩散网络（AGDN），通过MixScore转移矩阵和各向异性扩散策略，有效利用图结构信息求解旅行商问题，在多种实例规模和分布上优于现有方法。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Pulse: Training Acceleration for Large Diffusion Models with Automatic Pipeline Parallelism

Pulse: 面向大规模扩散模型的自动流水线并行训练加速

Boran Sun, Guoyong Jiang, Lin Zhang, Chen Chen, Yuechen Tao, Zhishu Che, Jieling Yu, Shan Chang, Huaxi Gu, Fangming Liu, Bo Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出PULSE自动流水线并行策略，通过将跳跃连接层同设备放置、局部缓存激活值，消除跨流水线通信，结合动态规划分区器、ILP调度合成器和混合并行调优器，在通信受限硬件上实现最高2.3倍吞吐提升。

Comments Accepted by International Conference on Distributed Computing Systems(ICDCS'26)

Sumi: Open Uniform Diffusion Language Model from Scratch

Sumi: 从头训练的开放均匀扩散语言模型

Mengyu Ye, Keito Kudo, Wataru Ikeda, Ryosuke Matsuda, Keisuke Sakaguchi, Jun Suzuki

机构 * Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Sumi，一个从零开始预训练的70亿参数均匀扩散语言模型，在1.5T tokens上训练，性能与同规模自回归模型相当，并开源所有资源。

Enhanced Graph Neural Networks using K-Hop Gaussian Diffusion

使用K跳高斯扩散增强图神经网络

Xuling Zhang, Peng Wang, Daiyan Li, Aoran Huang, Zeiwei Chen, Yongkui Yang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出K跳高斯扩散核作为预处理模块，通过多跳扩散和高斯权重平衡局部与全局信息，在噪声或结构复杂图中优于传统消息传递和现有扩散方法。

Comments 5page, 3 figures

Quasi-Monte Carlo finite element approximation for singularly perturbed convection-diffusion problems with random velocity

随机速度奇异摄动对流扩散问题的拟蒙特卡罗有限元逼近

Seungchan Ko, Guanglian Li, Yi Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对随机速度场驱动的奇异摄动对流扩散问题，提出结合有限元离散、截断Karhunen–Loève展开和格点拟蒙特卡罗方法的数值框架，证明均方误差界和与维数无关的近线性最优收敛率，且收敛率不依赖于奇异摄动参数。

DiPOD: Diffusion Policy Optimization without Drifting Apart

无漂移扩散策略优化

Haozhe Jiang, Haiwen Feng, Pieter Abbeel, Jiantao Jiao, Angjoo Kanazawa, Nika Haghtalab

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Simons Institute for the Theory of Computing（西蒙斯计算理论研究所） ； Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散策略梯度方法的不稳定性，提出DiPOD框架，通过自蒸馏与策略改进梯度更新交替进行，维持紧界行为，实现稳定且高效的策略优化。

Comments Project page: astro-eric.github.io/blogs/dipod/ Code: https://github.com/Astro-Eric/DiPOD-release

Unsupervised Diffusion Solver for Combinatorial Optimization via Combinatorial Adjoint Matching

通过组合伴随匹配实现组合优化的无监督扩散求解器

Shengyu Feng, Tarun Suresh, Yiming Yang

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出组合伴随匹配（CAM）框架，利用离散伴随动力学和随机控制公式，实现无监督训练离散扩散求解器，在多种组合优化问题上达到与监督方法竞争的性能。

Comments ICML26

DiffVQE: Hybrid Diffusion Voice Quality Enhancement Under Acoustic Echo and Noise

DiffVQE：声学回声和噪声下的混合扩散语音质量增强

Haljan Lugo, Ernst Seidel, Pejman Mowlaee, Ziyue Zhao, Tim Fingscheidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出首个基于扩散的声学回声控制模型DiffVQE，在回声和噪声控制性能、计算复杂度和模型大小上均优于判别式DeepVQE模型。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted at Interspeech 2026

IPSL-AID: Generative Diffusion Models for Climate Downscaling from Global to Regional Scales

IPSL-AID：用于从全球到区域尺度气候降尺度的生成扩散模型

Kishanthan Kingston, Olivier Boucher, Freddy Bouchet, Pierre Chapel, Rosemary Eade, Jean-Francois Lamarque, Redouane Lguensat, Kazem Ardaneh

机构 * Climate Modeling Center（气候建模中心） ； Sorbonne University（索邦大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； IPSL ； Paris（巴黎） ； France（法国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于去噪扩散概率模型的IPSL-AID工具，利用ERA5再分析数据从粗分辨率输入生成0.25°温度、风和降水场，并建模细尺度特征概率分布以量化不确定性，准确重建统计分布、极端事件和空间结构。

Comments 17 pages, 12 figures, submitted to Climate Informatique 2026, to appear in Environmental Data Science

DSB: Dynamic Sliding Block Scheduling for Diffusion LLMs

DSB: 扩散语言模型的动态滑动块调度

Lizhuo Luo, Shenggui Li, Yonggang Wen, Tianwei Zhang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型固定块调度忽视语义难度的问题，提出无训练的动态滑动块方法DSB及配套KV缓存机制DSB Cache，显著提升生成质量和推理效率。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Global Well-Posedness and Numerical Approximation of a Coupled Darcy-Convection-Diffusion System with Exponential Nonlinearity

具有指数非线性的耦合达西-对流-扩散系统的全局适定性与数值逼近

Sahil Kundu, Amiya Kumar Pani, Manoranjan Mishra

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究多孔介质中密度驱动流，通过Galerkin逼近和截断技术证明弱解存在唯一性，分析浓度指数衰减，数值模拟揭示密度对比和吸附对混合效率的影响。

Comments Published in Nonlinear Analysis: Real World Applications

Journal ref Nonlinear Analysis: Real World Applications, vol. 93, 104674 (2027)

Evolution of Conditional Entropy for Diffusion Dynamics on Graphs

图上扩散动力学的条件熵演化

Samuel Koovely, Alexandre Bovet

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 引入图上热扩散的条件熵，建立连续时间马尔可夫链与信息论框架，证明其满足热力学第二定律的信息论版本，并给出完全图、路径图、循环图上的显式结果及一般网络的渐近结果与界。

Diffusion in a $d$-dimensional rough potential

在 $d$ 维粗糙势中的扩散

Jacob Jeffries, Emilio Mendoza Reyes, Fadi Abdeljawad, Murray Daw, Enrique Martinez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过平均首次通过时间分析，建立了任意维度下噪声固溶体中扩散率的解析模型，发现粗糙度总是降低扩散率，并与动力学蒙特卡洛模拟在低维下定量吻合。

Comments 12 pages, 3 figures

On the Singular Control of a Diffusion and its Running Infimum or Supremum

关于扩散过程及其运行下确界或上确界的奇异控制

Giorgio Ferrari, Neofytos Rodosthenous

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一维扩散过程及其运行下确界/上确界的奇异控制问题，引入两个积分算子，证明一般验证定理，并应用于最优分红问题。

Comments 29 pages, 2 figures