图像生成

Dipole Diffusion Error in Thin Geometry: Optical Thickness Laws for Grid-Free Subsurface Scattering

薄几何中的偶极子扩散误差：无网格次表面散射的光学厚度定律

Faruk Alpay, Baris Basaran

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

AI总结 针对偶极子模型在薄和弯曲物体上的几何误差，通过有限板多极子对比发现漫反射率误差具有材料无关的主导率$C e^{-2τ}$，透射率主导衰减为$e^{-τ}$，并利用Walk on Spheres方法直接求解扩散方程，无需网格或半空间近似。

Comments 22 pages, 13 figures, 1 table. Ancillary files include the full reproduction code (Python/NumPy CPU reference and Apple Metal GPU kernels) and all result data

SAFE-DiT: Semantics-Aware Fast-path Execution for High-Resolution Diffusion Transformers

SAFE-DiT：面向高分辨率扩散Transformer的语义感知快速路径执行

Xuanhua Yin, Yuxuan Jia, Chuanzhi Xu, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 针对高分辨率扩散Transformer推理中的空间冗余导致注意力掩码引发性能瓶颈（MIDT），提出无训练框架SAFE-DiT，通过分离精确掩码消除与近似空间调度，实现2.69-5.09倍加速并降低内存占用，同时保持视觉质量。

Comments 20 pages, 12 figures, 21 tables

FDM-MFVT: Few-step Sampling Diffusion Model for Mask-Free Virtual Try-On

FDM-MFVT: 用于无掩模虚拟试穿的少步采样扩散模型

Jiaxin Liu, Xiaoye Liang, Lai Jiang, Mai Xu, Jun Liu

机构 * School of Electronic Information Engineering, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学电子信息工程学院） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院） ； State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing, China（虚拟现实技术与系统国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出FDM-MFVT，一种少步扩散模型，通过噪声优化模块和指令驱动模块实现高效无掩模虚拟试穿，并构建了3万对的无掩模数据集MFVT。

Comments Accepted by ECCV2026

Stochastic Optimal Control Sampling for Diffusion Inverse Problems

扩散逆问题的随机最优控制采样

Jie Zhang, Youmei Qiu, Hanling Tian, Jingyuan Zhang, Xiang Yin, Xiaolin Huang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学自动化与智能感知学院，上海，中国） ； Shanghai Key Laboratory of Flexible Medical Robotics, Tongren Hospital, Institute of Medical Robotics, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海柔性医疗机器人重点实验室，同仁医院，医学机器人研究所，上海交通大学，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出随机最优控制采样（SOCS），通过闭式控制更新在每一步将测量一致的干净预测拉回去噪流，以高效解决扩散逆问题，提升视觉保真度和定量性能。

Comments Accepted by ECCV2026

SATB-VR: Training Few-Step Video Restoration Diffusion Model using SNR-Aware Trajectory Blending

SATB-VR：使用信噪比感知轨迹混合训练少步视频恢复扩散模型

Haoran Bai, Xiaoxu Chen, Xiaoyu Liu, Zongsheng Yue, Sibin Deng, Wangmeng Zuo, Ying Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 提出SATB-VR少步视频恢复框架，通过辅助预测器跳过低信噪比步骤，并利用SNR感知轨迹混合策略解决训练-推理不一致，实现高效高质量恢复。

Learning to Balance: Decoupled Siamese Diffusion Transformer for Reference-Based Remote Sensing Image Super-Resolution

学习平衡：用于基于参考的遥感图像超分辨率的解耦孪生扩散变换器

Bin Luo, Runmin Dong, Zhaoyang Luo, Jinxiao Zhang, Jiyao Zhao, Fan Wei, Haohuan Fu

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院） ； Sun Yat-sen University, Zhuhai, China（中山大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen, Shenzhen, China（深圳国家超算中心） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DS-DiT解耦孪生扩散变换器，通过在注意力层面解耦低分辨率和参考信息交互，解决参考基于超分辨率中参考信息依赖过重和利用不足的问题，提升生成质量。

Product-of-Gaussian-Mixture Diffusion Models for Joint Nonlinear MRI Reconstruction

基于高斯混合积的扩散模型用于联合非线性MRI重建

Laurenz Nagler, Martin Zach, Thomas Pock

机构 * Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； Biomedical Imaging Group and Center for Biomedical Imaging（生物医学成像组和生物医学成像中心） 纠错

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

AI总结 本文提出结合参数高效高斯混合积扩散模型与经典平滑先验的联合重建方法，提升MRI重建的效率和鲁棒性，同时改善去噪和图像重建效果。

AHOY! Animatable Humans under Occlusion from YouTube Videos with Gaussian Splatting and Video Diffusion Priors

AHOY! 从YouTube视频中通过高斯点云和视频扩散先验构建可动画的遮挡人类

Aymen Mir, Riza Alp Guler, Xiangjun Tang, Peter Wonka, Gerard Pons-Moll

机构 * University of Tübingen（图宾根大学） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AHOY方法，通过高斯点云和视频扩散先验从真实视频中重建完整可动画3D人体，解决遮挡挑战，提出四点贡献：生成监督、两阶段架构、解耦策略、头身监督。

Comments ECCV 2026. Project page is available at https://miraymen.github.io/ahoy/

LatSearch: Latent Reward-Guided Search for Faster Inference-Time Scaling in Video Diffusion

LatSearch：基于潜在奖励的搜索以加速推理时间扩展在视频扩散中

Zengqun Zhao, Ziquan Liu, Yu Cao, Shaogang Gong, Zhensong Zhang, Jifei Song, Jiankang Deng, Ioannis Patras

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

AI总结 本文提出LatSearch，通过潜在奖励引导的重采样和剪枝机制，提升视频扩散的推理效率和生成质量，验证其在VBench-2.0基准上的优越性。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: see https://zengqunzhao.github.io/LatSearch

Probing and Leveraging Video Diffusion Transformer Features for Robust Point Tracking

探查并利用视频扩散变换器特征以实现稳健的点跟踪

Soowon Son, Honggyu An, Jisu Nam, Hyunah Ko, Chaehyun Kim, Dahyun Chung, Siyoon Jin, Jung Yi, Junhwa Hur, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文探讨了视频扩散变换器在点跟踪中的优势，提出DiTracker框架，通过整合视频DiT特征提升跟踪鲁棒性，实验证明其在挑战性场景下表现优异。

Comments Project Page: https://cvlab-kaist.github.io/DiTracker/

Early Estimation of Language to Latent Alignment in Diffusion Models

扩散模型中语言到潜在对齐的早期估计

Vasco Ramos, Regev Cohen, Idan Szpektor, Joao Magalhaes

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

AI总结 本文提出NoisyCLIP模型，通过噪声感知双塔结构实现扩散模型中语言与潜在对齐的早期评估，降低计算成本并提升语义一致性。

Non-parametric recovery of causal diffusion mechanisms from steady-state observations

从稳态观测中非参数恢复因果扩散机制

Richard Schwank, Mathias Drton

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对连续时间因果扩散系统，提出从横截面数据非参数识别完整因果机制（漂移函数）的方法，证明在弱非爆炸条件下可识别，并给出核估计量及其一致性。

Diffusion Fine-tuning with Rewarded Moment Matching Distillation

基于奖励矩匹配蒸馏的扩散模型微调

Alexis Jacq, Guillaume Couairon, Valentin De Bortoli, Quentin Berthet, Arnaud Doucet, Romuald Elie

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出奖励矩匹配蒸馏（RMMD）框架，同时蒸馏扩散模型并最大化奖励函数，通过在线策略训练和KL正则化实现高质量生成，在ImageNet上取得更优的FID-奖励权衡，并在气象预报模型GenCast上实现7.5倍加速且性能超越教师模型。

A lattice Boltzmann scheme with equilateral triangles for diffusion and acoustics

用于扩散和声学的等边三角形格子玻尔兹曼方案

Francois Dubois, Pierre Lallemand

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于等边三角形网格的D2T4格子玻尔兹曼方案，采用多松弛时间方法，通过考虑双点进行一致性分析，导出扩散和声学的等效偏微分方程，并在周期边界条件下验证收敛性。

Ergodicity of reflected stochastic reaction-diffusion equations driven by space-time white noise

时空白噪声驱动的反射随机反应扩散方程的遍历性

Shijie Shang, Jianliang Zhai, Tusheng Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究反射随机反应扩散方程在耗散条件下的不变测度存在唯一性和指数混合性，通过比较原理克服无Itô公式的困难。

Strong Stellar Diffusion from Wave DM Cosmological Simulation and Potential Unified Origin for dSphs, UFGs, and UDGs

波暗物质宇宙学模拟中的强恒星扩散及dSphs、UFGs和UDGs的潜在统一起源

A. Pozo, T. Broadhurst, J. Zhang, M. Oguri, K. Umetsu, R. Emami, L. Hernquist, P. Mocz, M. Vogelsberger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过ψDM模拟发现，波扰动驱动的恒星随机扩散导致星系结构随质量增大而变弥散，为从超暗矮星到超弥散星系提供了统一形成机制。

Active Learning for Channel Knowledge Map Construction via Bayesian Inference Diffusion Models

基于贝叶斯推断扩散模型的信道知识地图构建主动学习

Yunzhe Zhu, Xuewen Liao, Zhenzhen Gao, Linzhou Zeng, Yong Zeng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种主动学习扩散框架，结合贝叶斯推断与扩散模型估计认知不确定性，设计不确定性感知采样策略，高效构建信道增益图，在静态和动态数据集上优于基线方法。

Gappy Reconstruction of Bubbly Flows by Guided Diffusion Models

气泡流的间隙重建：基于引导扩散模型

Hridey Narula, Tianyi Li, Michele Buzzicotti, Luca Biferale, Prasad Perlekar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对多相流中相位限制导致速度测量困难的问题，提出引导扩散模型，利用二维切片训练，实现气泡相速度场的准确重建，并扩展至三维流场。

Comments includes supplementary material, 12 pages main text, 5 pages supplementary material

GoodDiffusion: Proactive Copyright Protection for Diffusion Bridge Models via Learnable Sample-specific Signatures

GoodDiffusion: 通过可学习的样本特定签名实现扩散桥模型的主动版权保护

Shixi Qin, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Zitai Wang, Qianqian Xu, Qingming Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散桥模型未经授权使用的问题，提出GoodDiffusion方法，通过后门机制将授权内化到生成过程，并引入可学习签名网络实现样本特定签名，有效阻止未授权生成，同时保证授权用户的高质量生成。

Comments This paper has been accepeted to ICML 2026 (Oral)

Lie Group Diffusion Models for Hardware-Aware Quantum Circuit Synthesis

李群扩散模型用于硬件感知的量子电路合成

Jyotirmai Singh

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出李群扩散模型，结合SU(2)流形几何和硬件约束，通过电路骨架选择器和扩散模型生成量子电路，在哈密顿模拟任务中优于基线，并支持定制化约束。

Comments 14 pages, 6 figures

Bidirectional Autoregressive Latent Diffusion for Forward and Inverse Magnetohydrodynamics

双向自回归潜扩散用于正向和逆向磁流体动力学

Alexander Scheinker

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出双向自回归潜扩散方法预测磁流体动力学多场演化，利用双向流作为自监督一致性度量估计不确定性，并展示其作为非侵入式等离子体诊断的潜力。

Adaptive Block Diffusion: Resolving Training-Inference Mismatch in Diffusion Language Models

自适应块扩散：解决扩散语言模型中的训练-推理不匹配问题

Gagan Jain

机构 * Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出自适应块扩散（ABD），通过将配置视为随机变量，在完整配置空间上训练单一模型，解决扩散语言模型中固定上下文结构导致的训练与推理不匹配问题，保证覆盖配置下的去噪最优性。

PCGD: Physics-Guided Conditional Graph Diffusion for TCAD Device Simulation

PCGD：面向TCAD器件仿真的物理引导条件图扩散

Yihan Zhang, Zhiteng Zhang, Kun Chen, Chen Wang

机构 * College of Integrated Circuits & Micro-Nano Electronics, Fudan University（集成电路与微纳电子学院，复旦大学） ； Shanghai Integrated Circuit Manufacturing Innovation Center（上海集成电路制造创新中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出PCGD框架，在非结构化TCAD网格上通过条件图扩散预测耦合静电场和载流子密度，结合物理引导混合目标迭代施加约束，实现亚百分误差并大幅降低PDE残差。

Probability density functions as solutions of heterogeneous Cattaneo-Vernotte diffusion equation

概率密度函数作为异质Cattaneo-Vernotte扩散方程的解

K. Górska, Ž. Tomovski, A. Horzela, M. Magdziarz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文考虑指数型扩散系数的异质Cattaneo-Vernotte方程，利用Laplace变换得到以修正Bessel函数比表示的精确解析解，并证明解为概率密度函数。

Second-Order Area/Volume-Preserving PFEMs for Surface Diffusion via Simpson--Boole Geometric Identities

基于Simpson-Boole几何恒等式的表面扩散的二阶面积/体积保持PFEM

Zhiqing Pan, Jiwei Jia, Lian Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于二次时间插值路径的精确几何变分恒等式，利用Simpson法则和Boole法则分别精确计算2D面积和3D体积变化，构建二阶参数有限元方法，实现无辅助拉格朗日乘子的面积/体积精确保持。

Consistent CutPINNs for Convection-Diffusion Equations on Curved Level-Set Domains

曲线水平集域上对流扩散方程的一致切割PINNs

Maneesh Kumar Singh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对曲线水平集域上的稳态对流扩散方程，提出一致损失PINNs，通过离散Lpγ范数惩罚内部残差和离散HhalfBdry迹范数施加边界条件，实现均匀H1误差界，数值实验验证了方法的鲁棒性。

DiLaServe: High SLO Attainment Serving for Diffusion Language Models

DiLaServe: 扩散语言模型的高SLO达成服务

Tzu-Tao Chang, Benjamin Yuanyang Hong, Kiet Pham, Shivaram Venkataraman

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型服务中吞吐与延迟SLO的权衡，提出DiLaServe系统，通过置信度阈值调整、质量感知优化和近似KV缓存建模，实现SLO达成率提升56.6个百分点，延迟降低46%。

Noncommutative Anisotropic Diffusion in Hilbert Space. I. The Consistent A-Geometry, Mosco Stability, and the Weak Bridge

希尔伯特空间中的非交换各向异性扩散 I. 一致A-几何、Mosco稳定性与弱桥

E. Yu. Shchetinin, A. A. Shevchuk, S. I. Salpagarov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文构建可分希尔伯特空间中非交换各向异性扩散的分析层，提出一致A-几何并证明其可闭性、正向动力学的适定性、Galerkin收敛性、Mosco极限下的A-LSI稳定性、相对熵链式法则及一般弱桥定理。

ReGuide: From Test-Time Guidance to Self-Improving Diffusion Policies

ReGuide: 从测试时引导到自我改进的扩散策略

Tzu-Hsiang Lin, Srinivas Shakkottai, Dileep Kalathil, P. R. Kumar

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出ReGuide框架，利用引导轨迹作为可重用的策略内恢复数据，通过相位条件引导和微调或从头训练，在多个机器人任务上将基础策略成功率提升1.3-7.7倍。

Brownian Bridge Diffusion-Based Joint Channel Estimation and Data Detection for Jamming-Resilient Receivers

基于布朗桥扩散的抗干扰接收机联合信道估计与数据检测

Honghan She, Yufan Cheng, Tieming Sun, Pengyu Wang, Siya Huang, Kaikai Yang

机构 * National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（中国电子科技大学无线通信国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（北京科技大学人工智能学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对下一代无线网络中干扰与导频和数据符号重叠导致接收端性能瓶颈的问题，提出布朗桥扩散联合信道估计与数据检测框架，通过STFT域干扰抑制和布朗桥扩散过程增强联合估计与检测，并设计快速ODE求解器降低复杂度，仿真验证了其优越的比特恢复性能。