图像生成

HomeDiffusion: Zero-Shot Object Customization with Multi-View Representation Learning for Indoor Scenes

HomeDiffusion: 基于多视角表示学习的室内场景零样本对象定制

Guoqiu Li, Jin Song, Yiyun Fei

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 针对零样本对象定制中细节失真和姿态不协调问题，提出HomeDiffusion，利用多视角图像和扩散模型，在指定区域生成与背景和谐的对象，并通过交叉注意力保持细节。

Comments 9 pages, 9 figures, 6 tables

ScaleAware-JEPA: Latent Representation for Discovery in Multiscale Physical Fields

ScaleAware-JEPA: 多尺度物理场中发现的潜在表示

Guang-Xing Li

机构 * Proton 纠错

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

AI总结 提出ScaleAware-JEPA框架，通过约束扩散分解生成尺度坐标，构建与物理场尺度层次对齐的潜在表示，无需标签即可发现多尺度结构。

Evidence-Based Text-Conditioned 3D CT Synthesis for Ovarian Cancer

基于证据的文本条件3D CT合成用于卵巢癌

Francesca Pia Panaccione, Eugenio Lomurno, Francesca Fati, Carlotta Pecchiari, Marina Rosanu, Luigi De Vitis, Lucia Ribero, Gabriella Schivardi, Giovanni Damiano Aletti, Nicoletta Colombo, Maria Francesca Spadea, Francesco Multinu, Matteo Matteucci, Elena De Momi

机构 * AIRLab, Politecnico di Milano（米兰理工学院AIR实验室） ； Politecnico di Milano（米兰理工学院） ； NEARLab, Politecnico di Milano（米兰理工学院NEAR实验室） ； Istituto Europeo di Oncologia（欧洲肿瘤研究所） ； Università degli Studi dell’Insubria（意大利北部大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

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

AI总结 提出OvESyn框架，利用CT衍生描述符和临床元数据构建标准文本，无需原始放射学报告，通过潜在扩散模型生成腹部盆腔3D CT，首次实现文本条件合成在卵巢癌中的应用。

Physics-Grounded Disentangled Flow Modeling for Brain Disease Progression Trajectory

基于物理的分离流建模用于脑疾病进展轨迹

Jun Wang, Peirong Liu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Data Science and AI Institute, Johns Hopkins University（电气与计算机工程系，数据科学与人工智能研究所，约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出PDF框架，通过分离形态演变和强度演变的流匹配网络，结合PDE正则化损失，实现脑病变纵向预测，在三个数据集上取得最优性能。

Comments 23 pages, 8 figures

Towards Modality-Agnostic Medical Image Anomaly Detection: A Training-Free Manifold Refinement Approach

通过均值移位密度增强改进医疗图像中的异常检测

Pritam Kar, Gouri Lakshmi S, Saptarshi Bej

机构 * School of Data Science, Indian Institute of Science Education and Research（数据科学学院，印度科学教育与研究学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种结合自监督表征学习与基于流形的密度估计的混合异常检测框架，通过均值移位密度增强提升医疗图像异常检测性能，实验表明其在多个数据集上取得最佳AUC和平均精度。

Drift-AR: Single-Step Visual Autoregressive Generation via Anti-Symmetric Drifting

Drift-AR：通过反向对称漂移实现单步视觉自回归生成

Zhen Zou, Xiaoxiao Ma, Mingde Yao, Jie Huang, LinJiang Huang, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong, MMLAB（香港中文大学多媒体实验室） ； JD Explore Academy（京东探索研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 Drift-AR通过利用熵信号加速自回归和视觉解码阶段，实现单步生成，提升了生成速度并保持了高质量。

MixGRPO: Unlocking Flow-based GRPO Efficiency with Mixed ODE-SDE

MixGRPO: 通过混合ODE-SDE解锁基于流的GRPO效率

Junzhe Li, Yutao Cui, Tao Huang, Weijie Kong, Yiming Cheng, Chuxuan Zeng, Yinping Ma, Chun Fan, Miles Yang, Zhao Zhong, Liefeng Bo

机构 * Hunyuan, Tencent（腾讯混元） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Computer Center, Peking University（北京大学计算中心） ； Department of Engineering Physics, Tsinghua University（清华大学工程物理系） 纠错

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

AI总结 本文提出MixGRPO框架，通过结合ODE和SDE混合采样策略，优化流匹配模型的效率与性能，采用滑动窗口机制减少优化开销，提升收敛速度，其中MixGRPO-Flash进一步降低训练时间达71%。

EraseLoRA: MLLM-Driven Foreground Exclusion and Background Subtype Aggregation for Dataset-Free Object Removal

EraseLoRA: 基于多模态大语言模型的前景排除与背景子类型聚合用于无数据集对象去除

Sanghyun Jo, Donghwan Lee, Eunji Jung, Seong Je Oh, Kyungsu Kim

机构 * OGQ ； Seoul National University（首尔大学） 纠错

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

AI总结 EraseLoRA通过多模态大语言模型实现前景排除与背景子类型聚合，提升无数据集对象去除的背景重建与前景抑制效果，显著提高重建真实性并减少冗余生成。

Comments Accepted to ECCV 2026

InsertAnywhere: Geometrically Grounded and Optics-Aware Video Object Insertion

InsertAnywhere：基于几何和光学的视频物体插入

Hoiyeong Jin, Hyojin Jang, Junha Hyung, Jeongho Kim, Kinam Kim, Dongjin Kim, Huijin Choi, Hyeonji Kim, Jaegul Choo

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

AI总结 本文提出InsertAnywhere框架，通过4D感知遮罩生成模块实现几何准确的物体放置，并引入光学感知表示对齐策略生成逼真光学效果，结合开放的ROSE++数据集提升复杂场景下的视频物体插入效果。

Comments 16 pages, project page: https://myyzzzoooo.github.io/InsertAnywhere/

Text-Conditioned Background Generation for Editable Multi-Layer Documents

基于文本条件的背景生成用于可编辑的多层文档

Taewon Kang, Joseph K J, Chris Tensmeyer, Jihyung Kil, Wanrong Zhu, Ming C. Lin, Vlad I. Morariu

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

AI总结 本文提出一个多页面编辑和主题连续性的文档中心背景生成框架，通过自动可读性优化和摘要-指令过程确保文本可读性和视觉一致性。

Comments Accepted to the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026). 56 pages, 39 figures

The Fundamental Limits of Valid Transport Map Estimation

有效传输映射估计的基本极限

Sivaraman Balakrishnan

机构 * Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Machine Learning Department（机器学习系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文在极小极大框架下形式化估计任意有效传输映射的任务，证明在标准稳定性假设下估计任意有效传输映射与估计最优传输映射统计难度相同，并给出当假设不成立时替代映射可更准确学习的例子。

Comments 25 pages, 2 figures

Estimating Free Energy Differences with Virtually Escorted Trajectories

利用虚拟护航轨迹估计自由能差

Sangyun Lee, Christopher Jarzynski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出通过虚拟控制场构造无穷多个满足波动定理的类功量，优化自由能差估计的收敛性，实现零方差估计。

Comments 18 pages, 2 figures

Query-Aware Spreading Activation for Multi-Hop Retrieval over Knowledge Graphs

查询感知的扩散激活用于知识图谱上的多跳检索

Illia Makarov, Mykola Glybovets

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种查询感知的扩散激活方法，通过单步语义门实现查询感知遍历，并用单一Cypher查询完成整个检索过程，在MuSiQue上匹配QAFD-RAG并超越HippoRAG，同时降低延迟。

Comments Accepted for publication in Cybernetics and Systems Analysis (Springer). Not yet published

Compaction function in stochastic inflation: a \texttt{FOREST} of type I and II primordial black holes

随机暴胀中的压实函数：I型和II型原初黑洞的FOREST

Chiara Animali, Pierre Auclair, Baptiste Blachier, Eemeli Tomberg, Vincent Vennin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过随机二叉树上的随机场动力学计算压实函数，区分I型和II型涨落，并应用于单场暴胀模型，发现量子扩散和近临界区域中II型涨落占优且质量分布广泛。

Comments 34 pages, 15 figures

LEOSTP: A Spatio-Temporal Traffic Prediction Framework for LEO Satellite Networks

LEOSTP: 一种面向低地球轨道卫星网络的时空流量预测框架

Shaoyou Ao, Yong Niu, Zhu Han, Cheng Li, Bo Ai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对LEO卫星网络流量预测中的时空动态性、多变量依赖和空间异质性挑战，提出基于扩散模型和Transformer的端到端框架LEOSTP，融合历史流量与地理语义特征，显著优于ARIMA、LSTM等方法。

Comments 7 pages, 5 figures, to appear in IEEE Network

Constraints on Hadronic Emission from Microquasars Detected by LHAASO

LHAASO探测到的微类星体的强子发射约束

V. Vecchiotti, E. Amato, G. Giacinti, G. Morlino, G. Peron

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究LHAASO探测的六个微类星体在100 TeV以上的伽马射线是否来自强子相互作用，并评估其对银河宇宙线膝区谱的贡献，发现强子模型不能完全解释观测，但GRS 1915+105和MAXI J1820+070在加速效率>10%时可能成立。

Dual-Flow Reinforcement Learning with State-Aware Exploration

双流强化学习与状态感知探索

Qijun Li, Zheng Fu, Qi Song, Yifei He, Weitao Zhou, Kun Jiang, Diange Yang

机构 * State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（智能绿色车辆与移动国家重点实验室，清华大学） ； Tsinghua University-Toyota Joint Center（清华大学-丰田联合中心） ； Tsinghua University–SAIC GM Wuling Joint Research Center（清华大学-上汽通用五菱联合研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Dual-Flow RL框架，利用条件流匹配联合建模回报分布和多模态策略，并引入熵-协方差探索调节器实现状态感知探索，在连续控制任务中达到最优性能。

Comments 12 pages, 6 figures, 1 table. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

GLIP: Graph and LLM Joint Pretraining for Graph-Level Tasks

GLIP：面向图级任务的图与大型语言模型联合预训练

Haoxin Sun, Yiqing Lin, Yajun Huang, Chenhui Dong, Mingjun Li, Zhongzhi Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出GLIP框架，通过图增强、多令牌选择策略和扩散投影器，联合预训练图神经网络和大型语言模型，在图级分类与推理任务上超越现有方法。

Atomically Thin Amorphous Carbon with an Ultralow Dielectric Constant

具有超低介电常数的原子级薄非晶碳

Chee-Tat Toh, Artem K. Grebenko, Ugur Karadeniz, Usha Bhat, Ya He, Hongji Zhang, Denis V. Vyalikh, Anna Makarova, Alexander Fedorov, Alena A. Alekseeva, Kostya Iakoubovskii, Lu Shi, Andrei Starkov, Chuan Chu Tee, Lucas M. Sassi, Michel Bosman, Naoto Kamiuchi, Yuta Sato, Kazutomo Suenaga, Barbaros Oezyilmaz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文报道了层状生长的多层非晶碳（ML-AC）薄膜，厚度仅0.8 nm，具有1.35的超低介电常数和28-31 MV cm⁻¹的介电强度，解决了二维超低k介电材料的缺失问题。

Hypocoercivity-preserving space-time Galerkin methods for kinetic Fokker-Planck equations

动能Fokker-Planck方程的保余强制性时空Galerkin方法

Zhaonan Dong, Emmanuil H. Georgoulis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对退化扩散的动能Fokker-Planck方程，设计并分析了一族保余强制性的全离散Galerkin方法，通过增强二次型框架和指数加权范数实现谱间隙，并证明指数收敛到平衡态。

Quantitative Homogenization of a Cahn--Hilliard System with Source Term in Periodically Perforated Domains

周期穿孔区域中带源项的Cahn-Hilliard系统的定量均匀化

Amartya Chakrabortty

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究周期穿孔区域中带非保守源项的Cahn-Hilliard系统的定性及定量均匀化，通过周期展开方法推导均匀化系统，并建立一阶校正子估计，获得ε^{1/2}的校正子误差率。

Comments 34 pages

Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling

从动作到世界建模的可迁移动力学先验学习

Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu, Chenxi Zhang, Ran Cheng, Li Zhang

机构 * School of Data Science, Fudan University, Shanghai, China（复旦大学数据科学学院，上海，中国） ； Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China（上海创新研究院，上海，中国） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学，上海，中国） ； McGill University, Montreal, QC, Canada（麦吉尔大学，蒙特利尔，魁北克，加拿大） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出A2World模型，通过大规模机器人操作数据预训练动作条件世界模型，学习可迁移的交互动力学先验，支持模拟器评估和策略学习。

Comments ECCV 2026 Accepted

Fundamental weak convergence theorem for stochastic Volterra integral equations and its applications

随机Volterra积分方程的基本弱收敛定理及其应用

Xinjie Dai, Qijiao Yin, Diancong Jin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对非马尔可夫随机Volterra积分方程，结合马尔可夫提升、泰勒展开和Fr\'echet微分，建立基本弱收敛定理，统一分析数值方法的弱误差，首次获得Wong-Zakai近似的弱收敛阶。

Flow Reasoning Models: Scaling Reasoning Through Iterative Self-Refinement

流推理模型：通过迭代自我精炼扩展推理能力

Alec Helbling, Andrey Bryutkin, Mauro Martino, Nima Dehmamy, Hendrik Strobelt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出流推理模型（FRMs），利用去噪动态的稳定性作为验证器，通过测试时缩放和训练改进，高效解决数独和斑马谜题等结构化推理任务。

Stabilization by a background magnetic field: global well-posedness of the compressible isentropic ideal MHD equations with velocity damping

背景磁场稳定化：带速度阻尼的可压缩等熵理想磁流体力学方程的整体适定性

Liening Qiao, Jiahong Wu, Fuyi Xu, Xiaoping Zhai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究三维周期环面上带速度阻尼的可压缩等熵理想磁流体力学方程，证明在Diophantine条件下，平衡态附近小扰动整体光滑解存在且代数衰减。

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Stabilization without Inclusive Development: Neoliberalism, Economic Liberalization, Poverty, and Inequality in Bolivia

无包容性发展的稳定化：玻利维亚的新自由主义、经济自由化、贫困与不平等

Ricardo Alonzo Fernandez Salguero

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文重构玻利维亚新自由主义的经济社会史，采用异质性工具变量模型评估经济自由化对贫困和不平等的影响，发现自由化虽稳定了恶性通胀，但加剧了社会脆弱性和不平等。

Variance Reduction for Stochastic Gradient Generalized Non-reversible Langevin Monte Carlo Algorithms

随机梯度广义非可逆朗之万蒙特卡洛算法的方差缩减

Bingye Ni, Xiaoyu Wang, Yingli Wang, Lingjiong Zhu

机构 * FinTech Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）金融科技方向） ； School of Mathematical Science, Fudan University（复旦大学数学学院） ； Department of Mathematics, Florida State University（佛罗里达州立大学数学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究随机梯度欧拉-丸山估计器在广义非可逆朗之万动力学中的前导阶波动，证明在消失步长下中心极限定理，并给出非对称扰动严格降低波动常数的充分条件。

Comments 49 pages, 12 figures

Balancing Shareholder Value and Financial Stability under a Reduced-Form Liquidation Model

在简化清算模型下平衡股东价值与金融稳定

Benjamin Avanzi, Bernard Wong, Jinxia Zhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究分级、状态依赖的清算机制如何影响股东价值与金融稳定之间的权衡，通过求解奇异随机控制问题，证明障碍策略最优，并发现将困境区域置于经典破产阈值上下组合可实现帕累托改进。

Phase Time Crystals and Pairing in Binary Active Chiral Systems

相位时间晶体与二元活性手性系统中的配对

C. Reichhardt, C. J. O. Reichhardt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出相位时间晶体概念，研究受相反相位圆驱动的二元手性粒子系统，发现配对三角晶格、条纹相、无序相玻璃等多种动态晶体态，并证明其热涨落鲁棒性及通过改变手性驱动可实现多种活性分子晶格。

Comments 17 pages, 22 figures

Quantum Fourier Generative Models Trainable at Large Scale

可大规模训练的量子傅里叶生成模型

Cenk Tüysüz, Oleksandr Kyriienko, Michele Grossi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于并行傅里叶特征映射和forrelation型量子电路的量子生成模型，利用基于Parseval恒等式的对数似然损失实现大规模训练，并通过逆量子傅里叶变换构建采样电路，在超过1000量子比特上验证了有效性。

Comments 12 pages, 6 figures; supplementary material 21 pages, 12 figures