图像生成

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

EndoCoT: Scaling Endogenous Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Models

EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展

Xuanlang Dai, Yujie Zhou, Long Xing, Jiazi Bu, Xilin Wei, Yuhong Liu, Beichen Zhang, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； 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EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。

Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/

DiT-JSCC: Rethinking Deep JSCC with Diffusion Transformers and Semantic Representations

DiT-JSCC：基于扩散变换器与语义表示的深度JSCC再思考

Kailin Tan, Jincheng Dai, Sixian Wang, Guo Lu, Shuo Shao, Kai Niu, Wenjun Zhang, Ping Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出DiT-JSCC框架，联合学习语义优先表示编码器和扩散变换器生成解码器，通过粗细粒度条件解码和基于Kolmogorov复杂度的自适应带宽分配，在极端信道条件下提升语义一致性与传输效率。

Comments 14pages, 14figures, 2tables

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

DADP: Domain Adaptive Diffusion Policy

DADP: 领域自适应扩散策略

Pengcheng Wang, Qinghang Liu, Haotian Lin, Yiheng Li, Guojian Zhan, Masayoshi Tomizuka, Yixiao Wang

机构 * University of California, Berkeley, California, USA（加州大学伯克利分校） ； Peking University, Beijing, China（北京大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DADP，通过无监督解耦和领域感知扩散注入，实现跨动态环境的鲁棒零样本适应，在运动与操控任务上超越先前方法。

S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation

S2D2：通过免训练自我推测实现扩散LLM的快速解码

Ligong Han, Hao Wang, Han Gao, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出S2D2，一种免训练的自我推测解码框架，通过将块扩散模型在块大小为1时变为自回归模型，实现草稿与验证角色复用，在不增加训练或测试计算下提升解码速度与准确性。

Comments Code is available at https://github.com/phymhan/S2D2

Time-Reversed BSDEs for Accurate Gradient Estimation in Diffusion Models

时间反向BSDE用于扩散模型中的精确梯度估计

Yuhang Mei, Amirhossein Taghvaei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散模型微调中梯度估计不稳定问题，提出基于时间反向BSDE的自适应伴随过程，降低方差并提高稳定性。

Comments 10 pages, 3 figures

Conditional Diffusion Guidance under Hard Constraint: A Stochastic Analysis Approach

硬约束下的条件扩散引导：一种随机分析方法

Zhengyi Guo, Wenpin Tang, Renyuan Xu

机构 * Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University（哥伦比亚大学工业工程与运营管理系） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于Doob h-变换和鞅表示的条件扩散引导框架，通过鞅损失和鞅协方差损失学习条件函数梯度，确保硬约束满足并给出非渐近保证。

Policy-Embedded Graph Expansion: Networked HIV Testing with Diffusion-Driven Network Samples

策略嵌入图扩展：基于扩散驱动网络样本的网络化HIV检测

Akseli Kangaslahti, Davin Choo, Lingkai Kong, Milind Tambe, Alastair van Heerden, Cheryl Johnson

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Witwatersrand（沃特瓦特斯兰大学） ； Wits Health Consortium（沃茨健康联盟） ； World Health Organization（世界卫生组织） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出策略嵌入图扩展（PEGE）框架，将图扩展的生成分布直接嵌入决策策略，结合基于扩散的图扩展模型DDB，在真实HIV传播网络上实现优于基线17.3%的折扣奖励和15.4%的检测提升。

Text2Structure3D: Graph-Based Generative Modeling of Equilibrium Structures with Diffusion Transformers

Text2Structure3D: 基于扩散变换器的图生成建模平衡结构

Lazlo Bleker, Zifeng Guo, Kaleb E. Smith, Kam-Ming Mark Tam, Karla Saldaña Ochoa, Pierluigi D'Acunto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Text2Structure3D，结合潜在扩散、变分图自编码器和图变换器，从自然语言提示生成接近平衡状态的结构图，并通过残余力优化确保完全满足静力平衡。

Journal ref Results in Engineering 31 (2026) 111375

Fully mixed virtual element schemes for a new model of steady-state poroelastic stress-assisted diffusion in the brain

脑稳态孔隙弹性应力辅助扩散新模型的完全混合虚拟元方案

Isaac Bermudez, Bryan Gomez-Vargas, Kent-Andre Mardal, Andres E. Rubiano, Ricardo Ruiz-Baier

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出完全混合虚拟元法求解线性孔隙弹性与应力依赖非线性扩散的耦合问题，通过解耦不动点策略证明解存在性，并建立先验误差估计，数值实验验证了最优收敛性和参数鲁棒性。

Graph Diffusion-Based AeBS Deployment and Resource Allocation in RSMA-Enabled URLLC Low-Altitude Wireless Networks

基于图扩散的RSMA使能URLLC低空无线网络中AeBS部署与资源分配

Xudong Wang, Lei Feng, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Changyuan Zhao, Wenjing Li, Ping Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对低空无线网络中频谱受限和同频干扰问题，提出基于速率分割多址接入（RSMA）的传输设计，并利用生成式图扩散模型联合优化AeBS部署、用户关联和资源分配，以最大化总速率和覆盖率。

Comments 13 pages, 9 figures

Stochastic Reaction-Diffusion Systems in Biophysics: Towards a Toolbox for Quantitative Model Evaluation

生物物理中的随机反应-扩散系统：面向定量模型评估的工具箱

Gregor Pasemann, Carsten Beta, Wilhelm Stannat

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出统计工具箱用于评估随机反应-扩散系统模型，基于空间时间数据推导条件均值趋势和波动，开发参数估计方法，并探讨空间分辨率对误差和置信区间的影响。

Journal ref In: Stich, M., Carballido-Landeira, J. (eds) Nonlinear Dynamics for Biological Systems. SEMA SIMAI Springer Series, vol 40, 2025, Springer, Cham