图像生成

Inverse initial data reconstruction for a memory convection-diffusion equation via Legendre spatial reduction and Tikhonov regularization

记忆对流扩散方程的逆初始数据重建：基于勒让德空间降维和吉洪诺夫正则化

Cong B. Van, Thien P. B. Nguyen, Minh-Binh Tran, Loc H. Nguyen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对带记忆项的对流扩散方程，提出基于勒让德空间降维和吉洪诺夫正则化的逆初始数据重建方法，证明唯一性并给出数值算例。

A kinetic-diffusion Monte Carlo-based particle-level fluid-kinetic decomposition for neutral transport simulations

基于动理学-扩散蒙特卡洛的粒子级流体-动理学分解用于中性粒子输运模拟

Zhirui Tang, Niels Horsten, Giovanni Samaey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于动理学-扩散蒙特卡洛（KDMC）的分布分解混合模型，通过希尔伯特-查普曼-恩斯科克展开推导纳维-斯托克斯型流体系统，实现渐进保持且无需迭代耦合，在CX主导测试中相对L2误差约10%且加速超500倍。

Comments 27 pages, 11 Figures

An FFT-based solver with general boundary conditions for stationary diffusion problems based on Chebyshev collocation

基于切比雪夫配置法的具有一般边界条件的稳态扩散问题的FFT求解器

Juan M. Quecedo, Javier Segurado

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种基于切比雪夫配置法的FFT求解器，通过结合切比雪夫多项式与FFT算子实现矩阵自由离散，并采用层次细化策略解决细网格收敛问题，适用于一般边界条件下的扩散问题。

Comments under review

Diffusion Language Models: An Experimental Analysis

扩散语言模型：一项实验分析

Thomas Bertolani, Davide Bucciarelli, Leonardo Zini, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文系统比较了八种扩散语言模型在推理、编码、翻译等任务上的表现，分析了去噪步数、上下文长度等推理因素对性能与效率的影响，揭示了扩散语言模型在不同任务和预算下的权衡。

Reverse inequalities for super-Riesz transforms on graphs with a slow diffusion

慢扩散图上超Riesz变换的反向不等式

Joseph Feneuil

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 在D维Vicsek图上，证明了Riesz型不等式$\|\nabla f\|_p \leq C \|\Delta^\gamma f\|_p$对$p\in(1,\infty)$和$0<\gamma<\gamma^*(p)$成立，而对$\gamma>\gamma^*(p)$不成立，临界指数$\gamma^*(p)$处仍开放，首次给出$L^p$有界超Riesz变换的例子。

Comments 33 pages

Diffusion-Robust Optimization over Graphs

图上的扩散鲁棒优化

Liviu Aolaritei, Ricky Huang, Michael I. Jordan, Paul Grigas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种基于扩散的不确定性模型用于有向图上的鲁棒优化，其中边权扰动沿相邻边传播并满足节点守恒约束，分析了该拓扑感知不确定性对凸网络问题和组合图问题计算复杂度的影响。

Comments 46 pages, 6 figures

Latent Diffusion for Missing Data

缺失数据的潜在扩散模型

Alberte Heering Estad, Ignacio Peis, Jes Frellsen

机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Pioneer Centre for Artificial Intelligence（先锋人工智能中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出两阶段框架，先利用鲁棒VAE从缺失数据中学习潜在表示，再训练扩散模型，在MCAR缺失率高达50%时仍保持高质量生成，优于像素空间扩散。

The diffusion equation for non-Markovian Gaussian stochastic processes

非马尔可夫高斯随机过程的扩散方程

Alessandro Taloni, Gianni Pagnini, Aleksei Chechkin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文推导了在不假设马尔可夫性和平稳性的情况下，粒子位移概率密度函数的精确演化方程。通过构建基于Wick定理的系统方程体系，得出一个封闭的非马尔可夫扩散方程，扩展了福克-普朗克描述并在无限阶极限下保持高斯性。

Blocking of 2D bistable reaction-diffusion fronts by obstacles

二维双稳反应扩散前沿被障碍物阻塞

J. -G. Caputo, G. Cruz-Pacheco, J. Gatlik, B. Sarels

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究二维双稳反应扩散前沿被几何障碍物阻塞的定量条件，通过守恒定律方法构建分析模型，预测阻塞阈值，并验证复杂几何结构中前沿传播的启发式规则。

Integral-equation analysis of transient diffusion-limited currents at disk electrodes: Asymptotic expansion and compact approximation

盘电极瞬态扩散限制电流的积分方程分析：渐近展开与紧凑近似

Kazuhiko Seki, Yuko Yokoyama, Masahiro Yamamoto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了盘电极在界面离子浓度变化引起的电位阶跃后瞬态扩散限制电流，通过渐近展开和紧凑近似方法提出了一种分析框架，用于分析瞬态电流、提取扩散参数并评估常用解析近似的准确性。

Comments 5 figures

Journal ref J. Electroanal. Chem. 1017, 120292 (2026)

Training Diffusion Policies via Prior-Mapping Co-Evolution

通过先验映射协同进化训练扩散策略

Chubin Zhang, Zhenglin Wan, Feng Chen, Fuchao Yang, Lang Feng, Yaxin Zhou, Xingrui Yu, Yang You, Ivor Tsang, Bo An

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（科技研究局（CFAR）） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（科技研究局（IHPC）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GoRL框架，通过将策略优化限制在易处理的潜空间，同时用条件生成解码器合成动作，解耦优化与生成，实现稳定优化与表达力提升，在连续控制任务上显著超越基线。

Comments Ver 3 (Accepted as a conference paper by ICML 2026)

Lorentz-boosted diffusion: initial value formulation and exact solutions

洛伦兹加速扩散：初值公式与精确解

Lorenzo Gavassino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散方程在加速系中的指数不稳定性问题，利用相对论Fokker-Planck动力学理论嵌入，提出一维洛伦兹加速扩散的修正初值问题，并给出闭式格林函数和精确解。

Comments 13 pages, 5 figures, published in PRD (see https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/k646-mgz5)

Journal ref Phys. Rev. D 113, 114038 (June, 2026)

Discrete State Diffusion Models: A Sample Complexity Perspective

离散状态扩散模型：样本复杂度视角

Aadithya Srikanth, Mudit Gaur, Vaneet Aggarwal

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出离散状态扩散模型的理论框架，首次给出样本复杂度界为$\widetilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-2})$，通过将分数估计误差分解为统计、近似、优化和裁剪分量，揭示了高效训练的关键。

Comments This is the accepted version of the paper. It was accepted to AISTATS 2026

VDW-GNNs: Vector diffusion wavelets for geometric graph neural networks

VDW-GNNs：面向几何图神经网络的向量扩散小波

David R. Johnson, Alexander Sietsema, Rishabh Anand, Deanna Needell, Smita Krishnaswamy, Michael Perlmutter

机构 * Program in Computing, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学计算项目） ； Department of Mathematics, UCLA, Los Angeles, CA, USA（洛杉矶大学数学系） ； Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学计算机科学系） ； Department of Genetics, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学遗传学系） ； Department of Mathematics, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学数学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出向量扩散小波（VDW），受向量扩散映射算法启发，可有效融入几何图神经网络（VDW-GNNs），在合成点云和真实风场、神经活动数据上表现良好，并证明其具有框架理论和旋转平移对称性。

Comments Presented at ICML 2026. A previous, shorter version of this work was presented in the "New Perspectives in Advancing Graph Machine Learning" workshop at NeurIPS 2025

From Noise to Order: Learning to Rank via Denoising Diffusion

从噪声到有序：通过去噪扩散学习排序

Sajad Ebrahimi, Bhaskar Mitra, Negar Arabzadeh, Ye Yuan, Haolun Wu, Fattane Zarrinkalam, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Guelph（圭尔夫大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于去噪扩散的生成式排序模型DiffusionRank，通过建模特征向量与相关性标签的联合分布，在四个标准LTR数据集上优于传统判别式方法。

Complete Decomposition of Anomalous Diffusion in Variable Speed Generalized Lévy Walks

变量速度广义莱维行走的完全分解

Abhijit Bera, Kevin E. Bassler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究变量速度广义莱维行走的异常扩散行为，通过分解三种基本效应揭示其违反中心极限定理的机制，发现诺亚效应指数无上界，扩展了异常扩散的理论框架。

Comments 22 pages, 12 figures

Journal ref Physical Review E, 113(6), 064124 (2026)

Diffusion bridge with misspecification: theory construction and application to high-resolution fish count data

误指定扩散桥：理论构建及在高分辨率鱼类计数数据中的应用

Hidekazu Yoshioka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散桥模型可能误指定的问题，通过Girsanov变换和相对熵度量模型不确定性，提出可解析求解的优化问题以给出性能指标的上下界，并应用于高分辨率鱼类计数数据。

Comments Updated on June 21, 2026

MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks

MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御

Mohammad Karami, Mohammad Reza Nemati, Aidin Kazemi, Ali Mikaeili Barzili, Hamid Azadegan, Behzad Moshiri

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Max Planck Institute for Brain Research（马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福） ； School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)（科学技术大学（IUST）计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出MedFedPure框架，结合个性化联邦学习、掩码自编码器检测和自适应扩散净化，在推理时防御对抗攻击，在Br35H脑MRI数据集上强攻击下准确率从49.50%提升至87.33%，干净准确率保持97.67%。

Diffusion Minimization via Optimal Smearing in Collapse and Hybrid Classical-Quantum Gravitational Models

通过坍缩与混合经典-量子引力模型中的最优涂抹实现扩散最小化

Nicolò Piccione

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对自发扩散（能量不守恒）导致的加热率发散问题，提出通过选择最优质量密度涂抹分布来最小化加热率，从而确定与标准量子力学的最小偏差模型，并应用于GRW、CSL、DP及Tilloy-Diósi混合模型。

Comments 6 pages plus appendices, no figures. Close to published version

Journal ref Phys. Rev. A 113, 062211 (2026)

Quantum Reversibility Meets Classical Reverse Diffusion

量子可逆性与经典反向扩散的统一

Ryota Nasu, Gota Tanaka, Asato Tsuchiya

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过Wigner函数的半经典近似，证明Petz映射对应的Lindblad方程与经典Fokker-Planck方程经贝叶斯规则导出的反向扩散方程一致，建立了量子可逆性与经典反向扩散的直接对应关系。

Comments 12+16 pages, 1 figure, construction of WKB solutions is added, references are added

Global Analysis of the Gray-Scott Model with Fractional-Classical Diffusion

具有分数-经典扩散的Gray-Scott模型的全局分析

Md Shah Alam

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过半群方法和对偶估计，证明了混合局部与非局部扩散的Gray-Scott反应扩散系统全局解的存在性和一致时间界，数值模拟展示了图案形成及混合扩散模型的定性差异。

Indirect Influence on Network Diffusion

网络扩散的间接影响

Lluís Torres-Hugas, Jordi Duch, Sergio Gómez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了网络扩散中间接路径的影响，通过d-路径拉普拉斯框架分析扩散动力学，引入间接影响参数量化间接路径对扩散时间尺度的影响，并通过理论和模拟验证了结构相变。

Comments 12 pages, 6 figures

Journal ref Communications Physics 8, 494 (2025)

Magnetic order and Li-diffusion in the 1/3-filled Kagome layers of antiperovskite Lithium-ion battery materials (Li$_2$Fe)SO and (Li$_2$Fe)SeO

反铁磁序与锂扩散在抗铁氧体锂离子电池材料（Li$_2$Fe）SO和（Li$_2$Fe）SeO的1/3填满的kagome层中

F. Seewald, T. Schulze, N. Gräßler, F. L. Carstens, L. Singer, M. A. A. Mohamed, S. Hampel, B. Büchner, R. Klingeler, H. -H. Klauss, H. -J. Grafe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究了抗铁氧体锂离子电池材料中kagome层的反铁磁序与锂扩散，揭示了其磁序行为及离子扩散动力学。

Comments 14 pages, 14 figures

Journal ref Phys. Rev. B 112, 094443 (2025)

Approximation of Optimal Feedback Controls for Stochastic Reaction-Diffusion Equations

对随机反应扩散方程最优反馈控制的近似

Wilhelm Stannat, Alexander Vogler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种近似随机反应扩散方程最优反馈控制的方法，推导了两个理论结果并提供误差估计，通过神经网络应用示例展示其有效性。

Journal ref ESAIM: COCV Volume 31, 2025, Article Number 6

Safe Few-Step Generation via Velocity Editing

通过速度编辑实现安全少步生成

Yujin Choi, Jaehong Yoon

机构 * NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） ； UNIST（蔚山科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对流匹配文本到图像生成中少采样步数下的安全问题，提出无训练的速度编辑方法VESFlow及其增强版VESFlow+，通过编辑速度场而非修改提示词来引导生成远离不安全内容，在保持良性提示保真度的同时显著降低攻击成功率。

Comments Project Page: https://uzn36.github.io/VESFlow/

Adversarial Domain Prompt Tuning and Generation for Single Domain Generalization

对抗域提示调优与生成用于单域泛化

Zhipeng Xu, De Cheng, Xinyang Jiang, Nannan Wang, Dongsheng Li, Xinbo Gao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出渐进式对抗提示调优框架，利用预训练扩散模型生成多样域风格图像，实现单域泛化，性能超越现有方法。

Comments 12 pages, 6 figures, accepted by CVPR 2025

Odoriko: A Shape-Aware Multimodal Diffusion Framework for Human Motion

Odoriko: 一种形状感知的多模态人体运动扩散框架

Dongseok Shim, Julian Tanke, Kengo Uchida, Christian Simon, Koichi Saito, Takashi Shibuya, Shusuke Takahashi, Yuki Mitsufuji

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

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

AI总结 提出首个统一的多模态运动生成框架Odoriko，通过扩散模型将主体生物形态信息融入运动合成，支持文本、音乐、视频输入，并在形态缺失时联合估计与生成。

Comments ECCV 2026

Policy-as-Data: Learning Generalizable HOI Diffusion Models from Simulated Physics

策略即数据：从模拟物理学中学习可泛化的人-物交互扩散模型

Shujia Li, Jianshu Hu, Haiyu Zhang, Yunpeng Jiang, Haoyuan Jin, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Yutong Ban

机构 * Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学致远学院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出利用物理模拟器中的强化学习策略生成任务导向数据，结合粗到细重定向流程弥合表示差距，训练扩散模型实现可泛化的人-物交互生成，在未见物体和长时域生成上表现优异。

Learning to See While Learning to Act: Diffusion Models for Active Perception in Robot Imitation

学习行动的同时学习观察：机器人模仿中的主动感知扩散模型

Kuancheng Wang, Vaibhav Saxena, Shuo Cheng, Yotto Koga, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Autodesk Research（欧特克研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出See2Act模仿学习方法，通过耦合动作去噪与视角优化，在测试时基于主动推断的视角序列预测动作，解决遮挡下的部分可观测问题，在Ravens和RLBench任务上性能提升达34%。

Comments Project website: see2act.github.io

Adverse Online Social Interactions: A Multi-Level Evolutionary Analysis of Local Patterns, Diffusion, and Community Disruption

不良在线社交互动：局部模式、扩散与社区破坏的多层次进化分析

Xueqi Cheng, Qinwen Ge, Hamid Karimi, Yushun Dong, Tyler Derr

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出多层次框架，从微观、中观、宏观分析不良社交互动如何局部出现、传播并破坏社区，发现结构断开与有毒沟通互补影响社区演化。