图像生成

BAFIS: Dataset + Framework to assess occupational Bias and Human Preference in modern Text-to-image Models

BAFIS：评估现代文本到图像模型中的职业偏见与人类偏好的数据集与框架

Thomas Klassert, Adrian Ulges, Biying Fu

机构 * RheinMain University of Applied Sciences（莱茵美因应用科学大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract,abstract_cn)；image generation(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结 本研究提出BAFIS平台和包含21,140张多语言提示生成图像的数据集，评估五种文本到图像模型在职业生成中的性别和种族偏见，结合人类偏好反馈，发现系统性偏见并强调纳入人类偏好的必要性。

Comments Accepted at the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2026

STAR: SpatioTemporal Adaptive Reward Allocation for Text-to-Image RL Post-Training

STAR: 文本到图像强化学习后训练中的时空自适应奖励分配

Jinjie Shen, Wei Deng, Xian Hu, Daiguo Zhou, Jian Luan

机构 * institutetext: STAR: SpatioTemporal Adaptive Reward Allocation for Text-to-Image RL Post-Training（机构文本：STAR：时空自适应奖励分配用于文本到图像强化学习后训练） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract,abstract_cn)；image generation(abstract)

AI总结 针对文本到图像生成中奖励与生成轨迹粒度不匹配的问题，提出STAR方法，利用文本-图像注意力构建时空自适应分配图，对相关潜在区域施加更强策略更新，提升语义对齐和文本渲染性能。

ImageWAM: Do World Action Models Really Need Video Generation, or Just Image Editing?

ImageWAM：世界动作模型真的需要视频生成，还是只需要图像编辑？

Yuyang Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi, He Zhang, Haitao Lin, Jingbo Zhang, Yao Mu, Xiaokang Yang, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） ； Tencent Robotics X（腾讯机器人X） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 提出ImageWAM框架，利用预训练图像编辑模型替代视频生成进行机器人动作预测，通过编辑去噪的KV缓存作为世界动作上下文，在多个模拟和真实实验中优于基线，计算量降至1/6，延迟降至1/4。

Comments Project Page: https://zhangwenyao1.github.io/ImageWAM/

Unified Multimodal Autoregressive Modeling with Shared Context-Visual Tokenizer is Key to Unification

统一多模态自回归建模：共享上下文-视觉分词器是实现统一的关键

Wujian Peng, Lingchen Meng, Yuxuan Cai, Xianwei Zhuang, Yuhuan Yang, Rongyao Fang, Chenfei Wu, Junyang Lin, Zuxuan Wu, Shuai Bai

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（可信具身AI研究院，复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Qwen Team, Alibaba Inc.（通义实验室，阿里公司） 纠错

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

AI总结 提出UniAR框架，通过单一离散视觉分词器桥接视觉理解与生成，采用并行位预测和扩散解码，在图像生成和编辑上达到最优，同时保持多模态理解竞争力。

Comments ICML2026. Project page https://sharelab-sii.github.io/uniar-web

Thinking in Boxes: 3D Editing in Real Images Made Easy

Thinking in Boxes: 真实图像中的3D编辑变得简单

Pradhaan S Bhat, Naveen Chandra R, Rishubh Parihar, Vaibhav Vavilala, R. Venkatesh Babu, D. A. Forsyth, Anand Bhattad

机构 * Indian Institute of Science（印度科学研究所） ； Apple（苹果公司） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出使用3D盒子作为结构化规范，通过用户提供输入和输出盒子来精确控制真实图像中的平移、旋转、缩放和视角变化，同时保持场景和物体身份，恢复未见的物体区域。

Comments Project Page: https://thinking-in-boxes.github.io/

One-Shot Novel View and Pose Human Image Synthesis via 3D Prior Guided Diffusion Model

基于3D先验引导扩散模型的单样本新视角与姿态人体图像合成

Shenjian Gong, Kangkan Wang, Shanshan Zhang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, Key Lab of Intelligent Perception and Systems for High-Dimensional Information of Ministry of Education, and Jiangsu Key Lab of Image and Video Understanding for Social Security, School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学计算机科学与工程学院教育部高维信息智能感知与系统重点实验室、江苏省社会安全图像与视频理解重点实验室及PCA实验室） ； Advanced Laser Technology Laboratory of Anhui Province, Electronic Engineering Institute, National University of Defense Technology, and Jianghuai Advance Technology Center（国防科技大学电子工程学院安徽省先进激光技术实验室及江淮前沿技术中心） 纠错

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

AI总结 提出一种基于条件去噪扩散模型的方法，利用3D人体先验（法线图和颜色提示）作为几何和颜色条件，从单张参考图像合成任意姿态和视角的高质量人体图像，包括被遮挡部分。

Comments 30 pages, 10 figures

Through the PRISM: Preference Representation in Intermediate States of Video Diffusion Models

通过PRISM：视频扩散模型中间状态中的偏好表示

Haoxuan Wu, Lai Man Po, Mengyang Liu, Kun Li, Hongzheng Yang, Wei Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Video Rebirth ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出PRISM方法，利用冻结的视频扩散骨干网络和轻量级查询聚合头从噪声潜变量中解码偏好信号，实现高精度偏好预测和噪声鲁棒性，支持早期最佳采样以降低计算成本并提升视频质量。

MakeupMirror: Improving Facial Attribute Preservation in Diffusion Models for Makeup Transfer

MakeupMirror：在用于化妆迁移的扩散模型中改进面部属性保持

Nefeli Andreou, Angel Martínez-González, Sabine Sternig, Matthieu Guillaumin, Epameinondas Antonakos, Michael Opitz

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出MakeupMirror扩散模型，通过ControlNet几何条件、区域特定迁移控制、肤色调制和Langevin采样器，在保持面部特征和肤色的同时实现高质量化妆迁移，相比Stable-Makeup提升面部识别相似度60%、降低肤色差异50%。

Pixel-Level Residual Diffusion Transformer: Scalable 3D CT Volume Generation

像素级残差扩散Transformer：可扩展的3D CT体生成

Zhenkai Zhang, Markus Hiller, Krista A. Ehinger, Tom Drummond

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 提出像素级残差扩散Transformer（PRDiT），通过两阶段训练（局部MLP盲估计器分离低频结构+全局残差扩散Transformer建模高频残差）实现高保真3D CT体生成，在LIDC-IDRI和RAD-ChestCT数据集上优于现有方法。

Comments Accepted at ICLR 2026. Code available at https://github.com/Fredy-Zhang/PRDiT

FrozenDrive: Zero-Shot Text-Guided Driving Scene Generation and Data Augmentation with Parameter-Free Frozen Diffusion Model

FrozenDrive: 零样本文本引导驾驶场景生成与数据增强的无参数冻结扩散模型

Yuhwan Jeong, Hyeonseong Kim, Daehyun We, Seonkyu Song, Jinnyeong Yang, Hyun-Kurl Jang, Youngho Yoon, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST, Visual Intelligence Lab（韩国科学技术院视觉智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出FrozenDrive框架，利用冻结的预训练扩散模型，通过知识保留的时空注意力实现多视图一致性和时间连贯性，无需微调即可生成恶劣天气下的驾驶场景，提升自动驾驶模型鲁棒性。

Comments Accepted to ECCV 2026

Variable-Length Tokenization via Learnable Global Merging for Diffusion Transformers

基于可学习全局合并的可变长度分词用于扩散变换器

Dong Hoon Lee, Seunghoon Hong

机构 * Kim Jaechul Graduate School of AI, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国科学技术院金载哲人工智能研究生院，大田，韩国） ； School of Computing, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国科学技术院计算学院，大田，韩国） 纠错

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

AI总结 针对固定压缩比限制扩散模型质量-计算权衡的问题，提出基于可学习全局合并的可变长度分词器，通过合并令牌实现跨长度表示对齐，在ImageNet 256×256生成中实现更优的gFID-计算权衡。

Addressing Detail Bottlenecks in Latent Diffusion for RGB-to-SWIR Image Translation

解决潜在扩散模型中RGB到SWIR图像翻译的细节瓶颈

Kaili Wang, Martin Dimitrievski, Jose Maria Salvador, Ben Stoffelen, David Van Hamme, Lore Goetschalckx

机构 * imec ； imec-IPI-Ghent University（imec-IPI-根特大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 针对潜在扩散模型在RGB到SWIR图像翻译中丢失空间细节的问题，提出源条件自编码器和可学习引导编码器两种轻量级改进，在驾驶场景下将检测mAP提升至2倍，小目标提升3.4倍，并达到最优FID。

DiffMath: Symbol- and Graph-Aware Latent Diffusion Transformer for Handwritten Mathematical Expression Generation

DiffMath：面向手写数学表达式生成的符号与图感知潜在扩散Transformer

Wei Pan, Xuhan Zheng, Yilin Shi, Huiguo He, Hiuyi Cheng, Dezhi Peng, Minghui Liao, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出DiffMath框架，利用LaTeX层次结构作为先验，通过关系抽象语法树、结构保持潜在表示和条件去噪，无需位置监督即可生成结构一致的手写数学表达式。

Learning When to Denoise: Optimizing Asynchronous Schedules for Latent Diffusion

学习何时去噪：优化潜在扩散的异步调度

Bingshuo Qian, Xiang Cheng

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

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

AI总结 提出学习异步调度策略，通过调度校正目标优化多表示扩散模型的去噪顺序，在ImageNet 256x256上以不到1%额外训练计算实现4倍加速，FID达1.02。

Comments 25 pages, 9 figures, 4 tables

PerceptionDLM: Parallel Region Perception with Multimodal Diffusion Language Models

PerceptionDLM：基于多模态扩散语言模型的并行区域感知

Yueyi Sun, Yuhao Wang, Jason Li, Ye Tian, Tao Zhang, Jacky Mai, Yihan Wang, Haochen Wang, Jinbin Bai, Ling Yang, Yunhai Tong

机构 * Peking University（北京大学） ； MSALab ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出PerceptionDLM，利用扩散语言模型的并行解码特性，通过高效提示和结构化注意力掩码实现多区域并行感知，显著提升推理效率，并构建ParaDLC-Bench基准进行评估。

Comments Code available at https://github.com/MSALab-PKU/PerceptionDLM

Repurposing a Speech Classifier for Guided Diffusion-Based Speech Generation

重新利用语音分类器进行基于引导扩散的语音生成

Rostislav Makarov, Timo Gerkmann

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出将预训练的语音分类器作为扩散生成的主干，通过附加轻量子网络并仅训练该子网络，实现单主干模型的高质量条件语音生成，降低内存和计算成本。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of Interspeech 2026

Score Approximation for Diffusion Models on Arbitrary Low-Dimensional Structures

任意低维结构上扩散模型的分数近似

Xinhe Mu, Zaijiu Shang, Zhaoqi Zhou, Chuan Zhou, Qi Meng, Guiying Yan, Zhiming Ma

机构 * Shanghai Institute for Mathematics and Interdisciplinary Sciences（上海数学与交叉科学研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对任意紧支撑分布，提出一种基于离散混合的分数近似方法，证明ReLU网络复杂度仅随上Minkowski维数d指数增长，打破环境维数诅咒，解释扩散模型在非光滑数据上的有效性。

DiffusionVS: A Generative Framework for Robust Visual Servoing Based on Diffusion Policy

DiffusionVS：基于扩散策略的鲁棒视觉伺服生成框架

Hongkang Cui, Rui He, Haoyao Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散策略的视觉伺服方法，通过条件去噪生成相机速度，并采用在线训练增强泛化能力，仿真成功率近100%，物理实验93%。

Comments 8 pages, 4 figures, 7 tables

Performance Analysis and Optimization of 3D Generative Diffusion Models across GPU Architectures

跨GPU架构的3D生成扩散模型性能分析与优化

Jeeho Ryoo, Yongchan Jung, Muhammad Ali Khaliq, Weidong Zhang, Jiatong Han, Byeong Kil Lee

机构 * Fairleigh Dickinson University（费尔利·迪金森大学） ； The University of Colorado at Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对3D MRI扩散模型Med-DDPM，分析其在三代NVIDIA架构上的内核级性能瓶颈，提出TF32 Tensor Core激活和3D channels-last布局优化，实现SM周期和动态指令减少100倍，Tensor Core利用率提升至9.98倍，IPC提升7%。

Where to Place the Query? Unveiling and Mitigating Positional Bias in In-Context Learning for Diffusion LLMs via Decoding Dynamics

查询应置于何处？通过解码动力学揭示并缓解扩散大语言模型中上下文学习的位置偏差

Zhengheng Li, Panrui Li, Xuyang Liu, Puzhi Xia

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文系统分析了扩散大语言模型中查询位置对生成质量的影响，发现其与示例语义质量同等重要，并提出基于平均置信度的无训练自适应路由策略Auto-ICL以优化查询放置。

Comments 9 figures, 4 tables

Site-Specific MIMO Channel Generation via Diffusion and Flow Matching: Fidelity, Efficiency, and Downstream Utility

基于扩散和流匹配的特定场地MIMO信道生成：保真度、效率与下游效用

Sina Beyraghi, Masoud Sadeghian, Firdous Bin Ismail, Angel Lozano, Paul Almasan, Giovanni Geraci

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文比较条件去噪扩散隐式模型(cDDIM)和条件流匹配模型(cFMM)生成特定场地MIMO信道数据，cFMM在保持质量的同时推理速度快一个数量级，合成数据能显著提升下游物理层任务性能。

On the Contribution of Local Sources to the Galactic Cosmic-Ray Spectrum: An Exact Series Solution for Two-Zone Diffusion

论局部源对银河宇宙射线谱的贡献：两区扩散的精确级数解

Zi-Hang Liu, Yiwei Bao, Ruo-Yu Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文推导了两区扩散模型的级数格林函数，通过蒙特卡洛模拟发现近源慢扩散使局部源贡献概率从0.4%升至1.7-2.2%，但统计困难仍存，且局部源解释高度依赖模型。

Comments submitted to PRD, The code accompanying this paper will be released soon

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

PepALD: Macrocyclic Peptide Generation via Autoregressive Latent Diffusion

PepALD: 通过自回归潜在扩散生成大环肽

Junming Zhang, Siyu Yi, Wei Ju, Zhonghui Gu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； School of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院） ； School of Artificial Intelligence, Sichuan University（四川大学人工智能学院） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出PepALD模型，结合自回归潜在扩散与化学嵌入，实现从头设计大环肽，并利用偏好优化提升亲和力，在生成质量和奖励优化上优于基线。

Comments 18 pages, 5 figures, 3 tables

DF-ExpEnse: Diffusion Filtered Exploration for Sample Efficient Finetuning

DF-ExpEnse: 扩散滤波探索用于高效样本微调

Calvin Luo, Chen Sun, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出DF-ExpEnse探索技术，利用生成控制策略的多模态建模能力和评论家集成，在微调中高效收集在线经验，提升样本效率。

Comments ICML 2026

TeleMorpher: Toward Robust Simultaneous Motion-Location Editing

TeleMorpher: 迈向鲁棒的同步运动-位置编辑

Haengbok Chung

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

AI总结 提出TeleMorpher，一种基于扩散模型的一步式框架，通过运动先验、姿态扭曲和基线运动编辑器注入，实现视频中主角运动与位置的同步编辑，在定量和定性评估中表现优异。

JanusMesh: Fast and Zero-Shot 3D Visual Illusion Generation via Cross-Space Denoising

JanusMesh: 通过跨空间去噪实现快速零样本3D视觉错觉生成

Siang-Ling Zhang, Huai-Hsun Cheng, Tsung-Ju Yang, Yu-Lun Liu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的快速框架，通过跨空间双分支去噪和视图条件纹理合成，在3-5分钟内生成高真实感双语义3D视觉错觉，优于现有方法。

Comments ECCV 2026. Project page: https://siang1105.github.io/JanusMesh.github.io/

VFACamou: View-Fused Adversarial Camouflage for Environment-Adaptive Physical Evasion

VFACamou: 视图融合的对抗性伪装用于环境自适应物理规避

Shihui Yan, Hu Liu, Junyu Shi, Zihui Zhu, Ziqi Zhou, Yufei Song, Youming Geng, Minghui Li, Shengshan Hu

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Vehicle Safety Technology（智能汽车安全技术国家重点实验室） ； School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Hebei Energy College of Vocation And Technology（河北能源职业技术学院） 纠错

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

AI总结 提出一种端到端框架，结合UV体积渲染与扩散纹理生成器，并引入照明颜色一致性估计器和多尺度动态训练策略，生成可穿戴对抗图案，在无人机侦察等动态视角和光照变化下实现稳定物理攻击。

Comments Accepted by ICME 2026

Oscillations and Spatial Patterns in Large-Scale Stochastic Gene Regulatory Networks

大规模随机基因调控网络中的振荡与空间模式

Manuel Eduardo Hernández-García, Jorge Velázquez-Castro

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究负反馈与扩散的循环基因调控网络，通过确定性和随机方法分析其稳定性，发现随机波动可诱导图灵失稳，为理解发育中的模式形成提供新视角。

Comments 16 pages, 10 figures

Frequency-Aware Flow Matching for Continuous and Consistent Robotic Action Generation

频率感知流匹配用于连续且一致的机器人动作生成

Jianing Guo, Fangzheng Chen, Zihao Mao, Wong Lik Hang Kenny, Zhenhong Wu, Yu Li, Yishuai Cai, Yuanpei Chen, Yikun Ban, Kai Chen, Qi Dou, Yaodong Yang, Xianglong Liu, Huijie Zhao, Simin Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Peking University（北京大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； PKU-Psibot Lab（北大-智源机器人实验室） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出频率感知流匹配（FAFM），通过离散余弦变换将离散动作序列转换到频域进行流匹配，并正则化一阶时间导数以生成平滑连续的动作，提升成功率、多模态表达性和运动平滑性。