图像生成

Minimalist Preprocessing Approach for Image Synthesis Detection

图像合成检测的极简预处理方法

Hoai-Danh Vo, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国立大学理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（胡志明市国立大学） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(title)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于梯度计算相邻像素波动的轻量级预处理方法，作为高通滤波器突出关键特征，在低端设备上实现与先进技术相当的检测精度。

Comments SOICT 2024

FlowID : Enhancing Forensic Identification with Latent Flow-Matching Models

FlowID: 利用潜在流匹配模型增强法医鉴定

Jules Ripoll, David Bertoin, Alasdair Newson, Charles Dossal, Jose Pablo Baraybar

机构 * INSA Toulouse（图卢兹理工学院） ； La Sorbonne Université（索邦大学） ； International Committee of the Red Cross（国际红十字委员会） 纠错

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

AI总结 提出FlowID方法，结合单图像微调与注意力掩码，修复暴力死亡面部损伤并保留身份特征，在InjuredFaces基准上优于现有开源方法。

Contrastive Conditional-Unconditional Alignment for Long-tailed Diffusion Model

对比条件-无条件对齐用于长尾扩散模型

Fang Chen, Alex Villa, Gongbo Liang, Fuxing Li, Xiaoyi Lu, Meng Tang

机构 * University of California Merced（加州大学默塞德分校） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 针对长尾分布下条件扩散模型的模式坍塌问题，提出对比条件-无条件对齐方法，通过对齐损失和对比损失提升尾部类别的多样性与保真度。

Comments 20 pages, 11 figures

HaineiFRDM: Structure-Preserving Diffusion for Film Restoration under Fast Motion and Diverse Defects

HaineiFRDM：面向快速运动与多样缺陷的保结构扩散电影修复方法

Rongji Xun, Junjie Yuan, Zhongjie Wang

机构 * Tongji University, Shanghai, China（同济大学） ； Shanghai Film Restoration Laboratory, Shanghai, China（上海电影修复实验室） 纠错

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

AI总结 针对电影修复中快速运动导致肢体消失和结构扭曲的问题，提出基于扩散模型的HaineiFRDM，采用内容感知修复、分块策略与位置感知全局融合模块，实现高分辨率保结构修复，并引入频率模块增强纹理一致性。

Point Cloud Diffusion with Global and Local Reconstruction for Instance-Level 3D Anomaly Detection

基于全局与局部重建的点云扩散用于实例级3D异常检测

Linchun Wu, Qin Zou, Jiwen Lu, Qingquan Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Guangdong Artificial Intelligence and Digital Economy Laboratory (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出PCDiff框架，通过实例级多模态条件生成弱缺陷异常，并采用联合局部-全局重建算法恢复前景缺陷同时保持背景正常结构，在3D异常检测中显著优于现有方法。

UniTeD: Unified Temporal Diffusion for Joint Perception and Planning in Autonomous Driving

UniTeD: 面向自动驾驶联合感知与规划的时域统一扩散模型

Bo Zhao, Xinting Zhao, Naifan Li, Erkang Cheng, Haibin Ling

机构 * Nullmax ； Westlake University（西湖大学） 纠错

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

AI总结 提出UniTeD框架，通过共享生成空间的迭代去噪统一建模感知与规划，引入时域过渡模块和锚点刷新策略，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Accept to ECCV 2026

TensorLDM: A Component-Wise Latent Diffusion Model for Volumetric DTI Reconstruction from Sparse DWIs

TensorLDM: 一种用于从稀疏DWI重建体积DTI的组件式潜在扩散模型

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔大学医院放射科） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔大学医院医疗AI研究所） 纠错

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

AI总结 提出TensorLDM，一种组件式潜在扩散模型，通过分组编码器、解剖条件自编码器、跨组件注意力和专家混合条件机制，从稀疏DWI中重建扩散张量，在HCP数据集上实现高精度和物理有效性。

Spatio-Temporal Mixture-of-Modality-Experts Diffusion for Quantitative DCE-MRI Synthesis from Incomplete MR Sequences

时空模态专家混合扩散：从不完整MR序列合成定量DCE-MRI

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔大学医院放射科） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔大学医院医疗人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出时空模态专家混合（ST-MoME）条件扩散框架，通过时空门控网络融合多模态专家特征，从任意子集合成3D DCE参数图，在386例脑肿瘤数据上16种缺失场景下取得最优NMSE。

Anatomically-conditioned Latent Diffusion Model for Data-Efficient Few-Shot Cross-Domain 3D Glioma MRI Synthesis

解剖条件约束的潜在扩散模型用于数据高效的小样本跨域3D胶质瘤MRI合成

Salman Shaik, Truong Thanh Hung Nguyen, Hung Cao

机构 * Analytics Everywhere Lab, University of New Brunswick, Canada（新不伦瑞克大学分析无处不在实验室，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出解剖条件约束的潜在扩散模型（ALDM），通过两阶段框架（3D变分自编码器学习解剖先验，ControlNet引导的潜在扩散生成结构一致体积）在仅16张目标图像的小样本设置下优于GAN基线，实现FID 85.40和分类AUC 0.987。

Comments Published in Canadian AI 2026

Cross-Modality Structural Guidance in 3D Latent Diffusion for Robust FLAIR Super-Resolution

跨模态结构引导的3D潜在扩散用于鲁棒FLAIR超分辨率

Haoyu Lan, Jiazhen Zhang, John Onofrey, Bino Varghese, Nasim Sheikh-Bahaei, Arthur W. Toga, Jeiran Choupan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； 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 提出MR-DiffuSR框架，利用HR T1w结构先验通过跨模态结构swin注意力引导厚层FLAIR超分辨率，采用混合尺度退化策略和DINOv3感知损失，在ADNI-4数据集上优于CNN和2D扩散方法，并在下游白质高信号分割中保持鲁棒性。

DRM: Diffusion-based Reward Model With Step-wise Guidance

DRM: 基于扩散的奖励模型与逐步引导

Jaxon Zhang, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Jing Lyu

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于扩散的奖励模型（DRM），利用预训练扩散模型作为评估骨干，通过逐步评估能力改进强化学习对齐和推理采样，提升图像生成质量。

Streaming-dLLM: Accelerating Diffusion LLMs via Suffix Pruning and Dynamic Decoding

Streaming-dLLM: 通过后缀剪枝和动态解码加速扩散大语言模型

Zhongyu Xiao, Zhiwei Hao, Jianyuan Guo, Yong Luo, Jia Liu, Jie Xu, Han Hu

机构 * School of information（信息学院） ； Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing（电子学院，北京理工大学，北京） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学，香港） ； School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan（计算机科学学院，武汉大学，武汉） ； School of Economics（经济学院） ； Management, Communication University of China, Beijing（管理学院，中国传媒大学，北京） ； School of Science（科学学院） ； Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), Shenzhen（工程学院，香港中文大学（深圳），深圳） 纠错

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

AI总结 提出Streaming-dLLM，通过空间上的注意力引导后缀建模剪枝冗余掩码令牌和时间上的动态置信度感知早停策略，实现无需训练的扩散大语言模型推理加速，最高达68.2倍加速且保持生成质量。

Comments Tech report. Code is available at https://github.com/xiaoshideta/Streaming-dLLM

Theoretical Analysis of Diffusion Models for Radio Map Estimation with Ultra-low Sampling Rates

超低采样率下无线电地图估计的扩散模型理论分析

Zhiyuan Liu, Qingyu Liu, Shuhang Zhang, Hongliang Zhang, Lingyang Song

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文将无线电地图估计建模为非线性矩阵补全问题，推导了扩散模型的最小估计误差下界，并建立了采样稀疏性对误差的影响以及性能收敛所需的临界采样率阈值，最后提出可计算的近似公式。

Comments Submitted to TMC

Adaptive Oscillatory Inductive Bias for Modeling Sharp Prosodic Dynamics in Diffusion-Based TTS

自适应振荡归纳偏置用于扩散TTS中尖锐韵律动态建模

Sandipan Dhar, Nirmesh J. Shah, Ashishkumar P. Gudmalwar, Pankaj Wasnik

机构 * Media Analysis, Sony Research India（索尼印度研究所在媒体分析部门） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出自适应振荡非线性激活函数（OscillaTTS），通过线性旁路保持信号稳定，增强扩散TTS解码器对尖锐韵律变化的建模能力，在LJSpeech和情感语音数据集上客观和主观评估均一致提升。

Comments Accepted in INTERSPEECH 2026

Stage-Aware and Roughness-Constrained Diffusion Policy for Multi-Stage Robotic Polishing

阶段感知与粗糙度约束的扩散策略用于多阶段机器人抛光

Shuai Ke, Jiexin Zhang, Huan Zhao, Zhiao Wei, Yikun Guo, Tiange Wu, Guoqiang Guo, Haoyuan Zhou, Jie Pan, Han Ding

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing Equipment and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学智能制造装备与技术国家重点实验室） ； Shanghai Spaceflight Precision Machinery Institute（上海航天精密机械研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出阶段感知与粗糙度约束扩散策略（SRDP），通过多模态观测推断阶段后验并约束去噪过程，实现无外部标签的阶段一致动作生成，提升多阶段抛光质量。

Improved Large Language Diffusion Models

改进的大规模语言扩散模型

Shen Nie, Qiyang Min, Shaoxuan Xu, Zihao Huang, Yuxuan Song, Yong Shan, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Chongxuan Li, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京市大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部新一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出iLLaDA，一种8B参数的全双向注意力掩码扩散语言模型，从零训练至12T tokens，在通用、数学和代码基准上显著优于LLaDA，并可与Qwen2.5 7B竞争。

Latent Block-Diffusion Temporal Point Processes: A Semi-Autoregressive Framework for Asynchronous Event Sequence Generation

潜在块扩散时间点过程：一种用于异步事件序列生成的半自回归框架

Shuai Zhang, Yancheng Chen, Chuan Zhou, Yang Liu, Xixun Lin, Xiangyu Zhao, Jun Zhu, Zhi-Ming Ma

机构 * Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出潜在块扩散时间点过程（LBDTPP），通过潜在空间中的块级自回归和块内高斯扩散，实现可变长度、高质量的事件序列生成，理论证明可减少误差累积，实验优于现有方法。

Non-uniqueness of weak solutions to cross-diffusion systems with advection

具有平流的交叉扩散系统弱解的非唯一性

José A. Carrillo, Ansgar Jüngel, Jakub Skrzeczkowski, Yao Yao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一维全线上两个分离种群交叉扩散系统的弱解非唯一性，通过构造两种不同解（完全分离与有限时间后混合），首次给出该类方程非唯一性示例并展示混合现象。

Comments 29 pages + bibliography

Efficient Krylov solvers for inverse source problem in 2D space-time fractional diffusion equation

二维时空分数阶扩散方程逆源问题的高效Krylov求解器

Asim Ilyas, Stefano Serra-Capizzano

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对二维变系数时空分数阶扩散方程的逆源问题，采用拟边界正则化方法，通过GLT理论分析离散矩阵谱性质并构造多级Toeplitz-like预条件子，加速GMRES收敛。

Propagation phenomena of spatially periodic combustion reaction-diffusion equations around an obstacle

障碍物周围空间周期燃烧反应扩散方程的传播现象

Yang Long, Jia-Fang Zhang, Wei-Jie Sheng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究外部域中空间周期燃烧反应扩散方程的传播现象，证明存在源于脉动前沿的整体解，并建立其作为过渡前沿的性质及渐近行为。

Improving Richardson--Lucy Deconvolution with Diffusion Priors for Fluorescence Microscopy

利用扩散先验改进荧光显微镜的Richardson-Lucy反卷积

Hao Chen, Scott S. Howard

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对荧光显微镜反卷积的ill-posed问题，提出将基于分数的扩散先验集成到Richardson-Lucy迭代框架中，在保持泊松数据一致性的同时抑制噪声放大，改善低光子计数下弱丝状和点状结构的重建。

Capturing Nuclear Quantum Effects in Hydrogen Diffusion through MoS2 via Machine-Learning-Enhanced Path-Integral Simulations

通过机器学习增强的路径积分模拟捕捉MoS2中氢扩散的核量子效应

Ismail Eren, Ege Yigit Erbil, Maria-Judith Caisachana-Lozada, Hossein Mirhosseini, Thomas D. Kühne, Agnieszka B. Kuc

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究利用机器学习增强的路径积分模拟，结合r2SCAN+rVV10密度泛函理论数据训练的原子间势，研究了MoS2中氢和氘的扩散，揭示了核量子效应显著降低自由能垒、增强扩散系数，并表现出明显的动力学同位素效应。

Suppression of Active Super-Diffusion: Impact of String Defects and Canted Multi-Domains

活性超扩散的抑制：弦缺陷与倾斜多域的影响

Ritik Rajak, Manish Agarwal, Sanjay Puri, Varsha Banerjee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过广义Lebwohl-Lasher模型和朗之万动力学模拟，研究活性布朗粒子在液晶中的输运，发现均匀向列相中的超扩散被拓扑缺陷抑制。

Comments 10 pages, 7 figures

Accelerating Disaggregated RL for Visual Generative LLMs with Diffusion-Based Parallelism and Trainer-Assisted Generation

加速面向视觉生成式大语言模型的解耦强化学习：基于扩散并行与训练器辅助生成

Sijie Wang, Zhengyu Qing, Zhiqiang Tan, Yiming Yin, Yeqing Zhang, Yaoyuan Wang, Qiang Wang, Xiaowen Chu, Shaohuai Shi

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）数据科学与分析学域） ； Huawei Technologies 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 提出解耦强化学习框架DigenRL，通过生成轴流水线、时间步并行和弹性训练器辅助生成，解决扩散生成式大语言模型中执行气泡问题，实现1.56-2.10倍吞吐提升。

Comments Withdrawn by the authors pending resolution of intellectual property and institutional disclosure requirements

Joycent: Diffusion-based Accent TTS without Accented Phone Prediction

Joycent: 基于扩散的口音语音合成，无需口音音素预测

Xintong Wang, Ye Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Joycent，一种基于扩散模型的口音TTS方法，直接从标准音素序列和语音参考合成口音语音，无需口音音素预测，通过条件层归一化集成口音和说话人表征，并引入WhisAID口音识别模型，在保持说话人身份的同时提升口音自然度。

The relationship between the transition functions of the labeled and unlabeled versions of the infinitely-many-neutral-alleles diffusion model

标记与未标记的无穷多中性等位基因扩散模型的转移函数之间的关系

S. N. Ethier

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文从标记的无穷多中性等位基因扩散模型的转移函数出发，简化推导了未标记模型的转移函数。

Comments 14 pages

Asymptotic Learning Curves for Diffusion Models with Random Features Score and Manifold Data

具有随机特征得分和流形数据的扩散模型的渐近学习曲线

Anand Jerry George, Nicolas Macris

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究扩散模型中去噪得分匹配的理论行为，当数据分布支持在低维流形上且得分用随机特征神经网络参数化时，推导高维极限下测试、训练和得分误差的渐近精确表达式，发现线性流形样本复杂度与内在维度线性相关，而非线性流形则削弱低维结构优势。

Comments Added proof of Claim 1 in a restricted setting

Localization-driven exchange contrast in diffusion exchange spectroscopy

基于定位的交换对比在扩散交换光谱学中

Teddy X Cai, Nathan H Williamson, Peter J Basser

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了扩散交换光谱学中基于定位的交换对比机制，通过数值方法发现一维 compartment 在特定条件下可产生对比，其源于扩散混合导致的自旋等chromat 相对相干性，结果表明交换速率常数与扩散系数和域大小相关。

Comments 14 pages, 7 figures

Fokas method for linear convection-diffusion equation with time-dependent coefficients and its extension to other evolution equations

含时系数线性对流扩散方程的Fokas方法及其对其他演化方程的推广

Konstantinos Kalimeris, Türker Özsarı

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对有界区间上含时系数的线性对流扩散方程，应用并改进Fokas方法得到解的显式积分公式，证明分数阶Sobolev空间中的适定性和正则性估计，并推广至其他含时系数的演化方程。

Comments 28 pages, 8 figures

From Uncertain to Safe: Conformal Adaptation of Diffusion Models for Safe PDE Control

从不确定到安全：扩散模型的安全自适应用于PDE控制

Peiyan Hu, Xiaowei Qian, Wenhao Deng, Rui Wang, Haodong Feng, Ruiqi Feng, Tao Zhang, Long Wei, Yue Wang, Zhi-Ming Ma, Tailin Wu

机构 * intern（实习生） ； Westlake University（西湖大学） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出SafeDiffCon方法，通过共形预测估计不确定性分位数，结合后训练和推理阶段调整扩散模型，在满足安全约束下实现最优PDE控制。

Comments ICML 2025. 24 pages, 5 figures