图像生成

CSD: Content-aware Speculative Decoding for Efficient Image Generation

CSD: 内容感知的投机解码用于高效图像生成

Mingcheng Wang, Junbo Qiao, Yunchen Li, Lingfu Jiang, Wei Li, Jie Hu, Jiao Xie, Zhou Yu, Xinghao Chen, Guixu Zhang, Shaohui Lin

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Huawei Foundation（华为基金会） ； Key Laboratory of Advanced Theory and Application in Statistics and Data Science-MOE（统计与数据科学高级理论与应用关键实验室-教育部） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出内容感知投机解码算法CSD，通过熵驱动的概率松弛和最优重采样策略，在保持生成质量的同时加速自回归图像生成。

Two-Stage Cross-Domain Cervical Abnormality Screening with Cytopathological Image Synthesis and Knowledge Distillation

两阶段跨域宫颈异常筛查：细胞病理图像合成与知识蒸馏

Jincheng Li, Yuzhi He, Yihui Zhan, Xinmei Zhang, Yifei Sun, Zelin Liu, Lichi Zhang, Minye Shao, Lili Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence and Computer Science, Nantong University（南通大学人工智能与计算机科学学院） ； School of Telecommunications Engineering, Xidian University（西安电子科技大学通信工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学生物医学工程学院） ； Department of Computer Science, Durham University（杜伦大学计算机科学系） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image synthesis(title)；分类 cs.CV

AI总结 提出两阶段框架，先用SC-UNSB合成中间域缓解域偏移，再用知识蒸馏对齐特征，提升跨域宫颈细胞检测性能。

Pool-Select-Refine for Allocation-Aware Generative Dataset Distillation

Pool-Select-Refine: 基于软标签引导潜在精化的分配感知生成式数据集蒸馏

Wenmin Li, Shunsuke Sakai, Zhongkai Zhao, Tatsuhito Hasegawa

机构 * Graduate School of Engineering, University of Fukui（福井大学工学研究科） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Southwest Minzu University（西南民族大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Pool-Select-Refine两阶段框架，通过过完备候选池选择与软标签引导潜在精化解耦生成、选择和精化，提升扩散模型数据集蒸馏的预算利用效率。

Local Fokker--Planck Geometry for Score Estimation: Heat-Ball Mean-Value Representations and Exact High-Dimensional Sampling

局部Fokker-Planck几何用于分数估计：热球均值表示与精确高维采样

Jiayao Bai, Lang Deng, Yi Du, Yifei Jia

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对非线性漂移扩散过程中分数函数估计困难的问题，提出局部Fokker-Planck几何框架，通过时间变换和热球均值表示实现精确局部估计，并引入κ-测量实现高维蒙特卡洛采样，理论分析表明该框架是全局残差方法的一参数推广。

Comments 24 pages, 11 figures, 5 tables

Parameter-Efficient Quantum-Inspired Fast Weight Programmers for Traffic-Matrix Forecasting

面向流量矩阵预测的参数高效量子启发式快速权重编程器

Kuo-Chung Peng, Jiun-Cheng Jiang, Chun-Hua Lin, Tai-Yue Li, Nan-Yow Chen, Samuel Yen-Chi Chen

机构 * Wells Fargo（摩根大通） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出量子启发式快速权重编程器QKAN-FWP，在内存和训练预算约束下实现高精度多步流量矩阵预测，相比LSTM等基线模型，G-QKANFWP以22.4%参数取得更优RMSE。

Comments 6 pages, 3 figures

The January 2010 flare of Mrk421: Insights from a stochastic acceleration model

2010年1月Mrk421的耀斑：来自随机加速模型的见解

MAGIC collaboration, K. Abe, S. Abe, J. Abhir, A. Abhishek, V. A. Acciari, A. Aguasca-Cabot, I. Agudo, I. Albanese, T. Aniello, L. A. Antonelli, A. Arbet-Engels, C. Arcaro, T. T. H. Arnesen, A. Babić, C. Bakshi, U. Barres de Almeida, J. A. Barrio, L. Barrios-Jiménez, I. Batković, J. Baxter, J. Becerra González, W. Bednarek, E. Bernardini, J. Bernete, A. Berti, J. Besenrieder, C. Bigongiari, A. Biland, O. Blanch, G. Bonnoli, Ž. Bošnjak, E. Bronzini, I. Burelli, A. Campoy-Ordaz, A. Carosi, R. Carosi, M. Carretero-Castrillo, D. Cerasole, G. Ceribella, A. Cerviño, Y. Chai, G. Chon, A. Cifuentes Santos, J. L. Contreras, J. Cortina, S. Covino, G. D'Amico, P. Da Vela, F. Dazzi, A. De Angelis, B. De Lotto, R. de Menezes, M. Delfino, J. Delgado, C. Delgado Mendez, F. Di Pierro, R. Di Tria, L. Di Venere, A. Dinesh, D. Dominis Prester, A. Donini, D. Dorner, M. Doro, L. Eisenberger, D. Elsaesser, L. Foffano, L. Font, F. Frías García-Lago, Y. Fukazawa, S. García Soto, S. Gasparyan, M. Gaug, J. G. Giesbrecht Paiva, N. Giglietto, F. Giordano, P. Gliwny, T. Gradetzke, R. Grau, J. G. Green, P. Günther, D. Hadasch, A. Hahn, G. Harutyunyan, T. Hassan, J. Herrera Llorente, D. Hrupec, D. Israyelyan, J. Jahanvi, I. Jiménez Martínez, J. Jiménez Quiles, J. Jormanainen, S. Kankkunen, T. Kayanoki, G. W. Kluge, J. Konrad, P. M. Kouch, H. Kubo, J. Kushida, M. Láinez, A. Lamastra, E. Lindfors, S. Lombardi, F. Longo, R. López-Coto, M. López-Moya, A. López-Oramas, S. Loporchio, L. Lulić, E. Lyard, P. Majumdar, M. Makariev, M. Mallamaci, G. Maneva, M. Manganaro, S. Mangano, M. Mariotti, M. Martínez, P. Maruševec, D. Mazin, S. Menchiari, J. Méndez Gallego, S. Menon, D. Miceli, J. M. Miranda, R. Mirzoyan, M. Molero González, E. Molina, H. A. Mondal, A. Moralejo, C. Nanci, A. Negro, V. Neustroev, M. Nievas Rosillo, C. Nigro, L. Nikolić, K. Nilsson, S. Nozaki, A. Okumura, J. Otero-Santos, S. Paiano, D. Paneque, R. Paoletti, J. M. Paredes, M. Peresano, M. Persic, M. Pihet, G. Pirola, F. Podobnik, P. G. Prada Moroni, E. Prandini, W. Rhode, M. Ribó, J. Rico, A. Roy, N. Sahakyan, F. G. Saturni, F. Schiavone, K. Schmitz, F. Schmuckermaier, A. Sciaccaluga, G. Silvestri, A. Simongini, J. Sitarek, V. Sliusar, D. Sobczynska, A. Stamerra, J. Strišković, D. Strom, Y. Suda, M. Takahashi, R. Takeishi, J. Tartera Barberà, P. Temnikov, T. Terzić, M. Teshima, A. Tutone, S. Ubach, M. Vazquez Acosta, S. Ventura, G. Verna, I. Viale, A. Vigliano, C. F. Vigorito, E. Visentin, V. Vitale, M. Vorbrugg, I. Vovk, R. Walter, C. Walther, F. Wersig, P. K. H. Yeung, M. Perri, A. Tramacere

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究2010年1月Mrk421的耀斑，通过随机加速模型分析其谱变化和物理特性，发现谱变与理论模型一致。

Comments Accepted for publication in A&A. Corresponding Authors: : J. Abhir, A. Arbet-Engels, A. Tramacere

Quantization Mapping on Dirac Dynamics via Voltage-Driven Charge Density in Monolayer Graphene: A Klein Paradox and Entropy-Ruled Wavevector Mechanics Study

单层石墨烯中通过电压驱动电荷密度的狄拉克动力学量子化映射：克莱因悖论与熵控波矢力学研究

Karuppuchamy Navamani

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过电压驱动电荷密度的经验关系，利用微分熵控波矢力学对狄拉克材料进行能量量子化映射，揭示了克莱因悖论下的电子动力学，并发现量子态跃迁遵循N(k)=N(U)^3关系。

Comments 18 pages, 4 Figures, 3 Tables

Joint Reward Modeling: Internalizing Chain-of-Thought for Efficient Visual Reward Models

联合奖励建模：将思维链内化以实现高效的视觉奖励模型

Yankai Yang, Yancheng Long, Hongyang Wei, Wei Chen, Tianke Zhang, Kaiyu Jiang, Haonan Fan, Changyi Liu, Jiankang Chen, Kaiyu Tang, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image editing(abstract)

AI总结 提出联合奖励建模（JRM），通过共享视觉-语言骨干联合优化偏好学习和语言建模，将生成模型的语义推理能力内化到判别表示中，实现快速准确评估，在MMRB2和EditReward-Bench上取得最优结果。