图像生成

Patch-PODiff-ViT: Structured Latent Diffusion with Patchwise POD for Super-Resolution and Uncertainty Quantification

Patch-PODiff-ViT: 基于分块POD的结构化潜在扩散用于超分辨率和不确定性量化

Onkar Jadhav, Tim French, Matthew Rayson, Nicole L. Jones

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Patch-PODiff-ViT框架，使用分块本征正交分解（POD）定义固定线性正交基的潜在空间，结合Vision Transformer实现高效扩散，并通过线性解码器解析传播不确定性，在多个领域实现参数少、内存低且校准良好的超分辨率重建。

Diffusion-based 4D Trajectory Prediction and Distributed Control for UAV Swarms

基于扩散的无人机集群四维轨迹预测与分布式控制

Tianshun Li, Hongliang Lu, Haoang Li, Xinhu Zheng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MoSense Technologies 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出统一框架，结合粗到细轨迹预测与不确定性感知分布式非线性模型预测控制，通过维度解耦和扩散残差动力学模块降低计算复杂度并捕捉动态不确定性，在复杂环境下实现亚0.07米平均跟踪误差和34 FPS实时推理。

TAG-DLM: Diffusion Language Models for Text-Attributed Graph Learning

TAG-DLM：面向文本属性图学习的扩散语言模型

Lingjie Chen, Yuanchen Bei, Haobo Xu, Yanjun Zhao, Yuzhong Chen, Hanghang Tong

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； VISA（VISA研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出TAG-DLM方法，通过掩码扩散语言模型统一文本推理与图消息传递，线性化邻域并利用拓扑注意力掩码实现图结构注入，无需微调即可适应节点分类、链接预测等任务，性能优于现有基线。

OTCache: Optimal Transport for Geometry-Aware Caching in Diffusion Models

OTCache: 扩散模型中的几何感知缓存的最优传输

Huanlin Gao, Fang Zhao, Qiang Hui, Fuyuan Shi, Shaoan Zhao, Yantao Li, Chao Tan, Ting Lu, Yuren You, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国联通数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国联通联通数据智能） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出OTCache，一种无需训练的扩散采样加速框架，通过最优传输预测缓存调度，在低NFE区域优于图方法，实现4.5倍以上加速并保持生成质量。

Comments ECCV 2026

DSIP: A Dynamic Coordination Planner for Signal-Free Intersections using Diffusion-Model-Based Multi-Agent Motion Planning

DSIP: 基于扩散模型的多智能体运动规划的无信号交叉口动态协调规划器

Qian Hu, Haoyang Peng, Songan Zhang, Ming Yang, Hongtei Eric Tseng

机构 * Global Institute of Future Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学全球未来技术学院） ； School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； Department of Electrical Engineering, The University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校电气工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DSIP框架，利用扩散模型生成多车连续轨迹优化，替代传统信号相位控制，在SUMO仿真中显著降低平均延误并提高平均速度。

Nonlinear kinetic Fokker-Planck equations: existence and diffusion limits

非线性动力学Fokker-Planck方程：存在性与扩散极限

Emeric Bouin, Jean Dolbeault, Antoine Mellet

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一类速度变量非线性扩散的动力学Fokker-Planck方程，证明解的存在性并给出熵估计，进而分析其扩散极限。

Inverse-squeezing receivers for squeezed-state pulse-position modulation under ideal and phase-diffusion conditions

理想和相位扩散条件下压缩态脉冲位置调制的逆压缩接收机

Enhao Bai, Fengkai Sun, Tianyi Wu, Huankai Zhang, Jian Peng, Chen Dong, Zhenrong Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出压缩态脉冲位置调制（S-PPM）格式和逆压缩条件脉冲归零（IS-CPN）接收机，推导理想情况下的闭式错误概率，并分析相位扩散下的性能，证明其优于传统方案。

Pattern formation in a Reaction-Diffusion Model for Amyloid-$β$ and Tau Interactions in Alzheimer's Disease

阿尔茨海默病中淀粉样蛋白-β与Tau相互作用的反应扩散模型中的模式形成

Sun Lee, Wenrui Hao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究采用Gray-Scott反应扩散模型，结合伴随多水平有限元方法，研究Aβ与Tau相互作用产生的空间模式，发现系统存在多种稳定模式，为理解AD异质性和认知弹性提供数学框架。

Diffusion-warm sampling of the XY model enables fast thermalization at scale

XY模型的扩散预热采样实现规模化快速热化

Sehmimul Hoque, Roger Melko, Pooya Ronagh

机构 * Institute for Quantum Computing, University of Waterloo（滑铁卢大学量子计算研究所） ； Department of Physics and Astronomy, University of Waterloo（滑铁卢大学物理与天文学系） ； Perimeter Institute for Theoretical Physics（圆周理论物理研究所） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散模型的连续自旋系统采样方法，在XY模型上训练小尺寸温度条件扩散模型，生成大尺寸晶格精确样本，结合少量MCMC步骤将热化时间降低一个数量级。

Comments 17 pages, 10 figures

Unsupervised Thermodynamics of Molecular Diffusion Models: Action-Operator Semantics and Auditable Free-Energy Readout

分子扩散模型的无监督热力学：作用-算子语义与可审计自由能读出

Wenjie Xi

机构 * Department of Physics and HK Institute of Quantum Science & Technology, The University of Hong Kong（香港大学物理系及香港量子科技研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种与扩散模型兼容的作用-算子框架，通过噪声算子桥从端点系综读出自由能差，在丙氨酸二肽和配体-口袋扰动中验证了精度。

Drift-diffusion interplay in active Brownian particles under orienting field

定向场下活性布朗粒子的漂移-扩散相互作用

Andrey A. Kuznetsov, Vittoria Sposini, Sofia S. Kantorovich, Aleksei V. Chechkin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出磁场下三维活性布朗运动理论框架，揭示长时增强扩散与永久漂移，以及中间时标的非高斯位移统计，为优化搜索和靶向输运提供指导。

Nonlinear diffusion and compressive rims in source-driven biopolymer condensates

源驱动生物聚合物凝聚体中的非线性扩散与压缩边缘

Avraham Moriel, Howard A. Stone

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过耦合Flory-Huggins热力学与双流体粘弹性，研究源驱动聚合物液滴的扩散，发现扩散前沿存在通用压缩边缘，并整合标度律、数值模拟和实验数据，揭示核仁的结构与动力学特征。

Comments 5 pages, 4 figures + Supplemental Materials

Accelerated development of amorphous InZnO thin films as transparent conductive Cu diffusion barriers

非晶InZnO薄膜作为透明导电铜扩散阻挡层的加速开发

Stefanie Frick, Reyu Sakakibara, Manuel Kober-Czerny, Arnold Müller, Miloš Baljozović, Franz-Josef Haug, Sebastian Siol

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对太阳能电池中铜扩散问题，采用2D组合方法筛选In-Zn-O薄膜的Zn/(In+Zn)比和氧含量，发现最佳组成为Zn/(In+Zn)~0.12且中等缺氧的非晶薄膜可作为有效的透明导电铜扩散阻挡层。

Joint inference of weak lensing convergence map and cosmology with diffusion models

弱引力透镜收敛图与宇宙学的扩散模型联合推断

Benjamin Remy, Chihway Chang, Rebecca Willett

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散模型的隐式推断方法，联合推断宇宙学参数和收敛图，无需显式可微前向模型，在模拟数据上验证了后验校准和场统计的正确性。

Comments 12 pages, 6 figures

Nemotron-Labs-TwoTower: Diffusion Language Modeling with Pretrained Autoregressive Context

Nemotron-TwoTower：基于预训练自回归上下文的扩散语言建模

Fitsum Reda, John Kamalu, Roger Waleffe, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出双塔扩散语言模型TwoTower，解耦上下文表示与迭代去噪，在保持98.7%质量的同时实现2.42倍生成吞吐量提升。

Comments Code and model weights available at https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-labs-twotower

A Thomson-type variational principle for diffusion coefficients

扩散系数的汤姆逊型变分原理

Assaf Shapira

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对粒子数守恒的可逆相互作用粒子系统，提出一种新的变分原理，将扩散系数表征为另一个泛函的上确界，便于获取下界，并应用于动力学约束晶格气体。

Diffusion Crossover: Defining Evolutionary Recombination in Diffusion Models via Noise Sequence Interpolation

扩散交叉：通过噪声序列插值在扩散模型中定义进化重组

Chisato Kumada, Satoru Hiwa, Tomoyuki Hiroyasu

机构 * Graduate School of Life and Medical Sciences（生命与医学科学研究生院） ； Faculty of Life and Medical Sciences（生命与医学科学学部） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出扩散交叉，通过在去噪扩散概率模型（DDPM）的逆过程中对噪声序列进行逐步插值，定义了扩散模型中的进化重组，实现了在高维生成表示中语义一致的交叉操作，提升生成图像的感知一致性和多样性。

Comments 14 pages, 7 figures, 2 tables

GDiffuSE: Diffusion-based speech enhancement with noise model guidance

GDiffuSE：基于扩散模型的语音增强方法

Efrayim Yanir, David Burshtein, Sharon Gannot

机构 * Tel-Aviv University（特拉维夫大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于去噪扩散概率模型的新型语音增强方法GDiffuSE，通过轻量辅助模型估计噪声分布并融入扩散去噪过程，提升对未知噪声的鲁棒性，并在不匹配噪声条件下优于现有方法。

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 2026, pp. 15447-15451

Efficient Sampling with Discrete Diffusion Models: Sharp and Adaptive Guarantees

离散扩散模型的高效采样：尖锐且自适应的保证

Daniil Dmitriev, Zhihan Huang, Yuting Wei

机构 * Department of Statistics and Data Science, the Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究基于连续时间马尔可夫链的离散扩散模型采样效率，提出τ-跳跃采样器，在KL散度下达到ε精度，对均匀扩散实现Õ(d/ε)复杂度，对掩蔽扩散引入有效总相关量实现自适应收敛。

Comments 59 pages, 1 figure. Accepted at the Conference on Learning Theory (COLT) 2026

Not Every Time and Frequency Need to Be Forgotten in Diffusion Unlearning

并非所有时间和频率都需要在扩散遗忘中被遗忘

Jinseong Park, Mijung Park

机构 * Korea Institute for Advanced Study（韩国高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出选择性遗忘扩散模型中的时间和频率，通过理论分析分布失真与遗忘-效用权衡，在多种设置下实现更高遗忘成功率和生成质量。

Comments ICML 2026 Workshop FoGen

Diffusion approximation error for queueing systems with general primitives

具有一般原始数据的排队系统的扩散近似误差

Anton Braverman, Ziv Scully

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一般分布原始数据的连续时间排队系统的稳态扩散近似误差，通过分析典型系统发现误差分解为内部项和边界项，并利用Stein方法的生成元比较扩展到分段确定性马尔可夫过程。

Preserve the Hard, Regenerate the Rest: Uncertainty-Guided Synthetic Training Data Augmentation with Diffusion Models

保留困难部分，重新生成其余部分：基于不确定性引导的扩散模型合成训练数据增强

Nikolai Röhrich, Julian Gleißner, Ahmed H. A. Ibrahim, Silvan Mertes, Tobias Huber

机构 * XITASO GmbH（XITASO 有限公司） ； Zuse School of Excellence in Reliable AI（Zuse 卓越可靠人工智能学院） ； Technische Hochschule Ingolstadt（因戈尔施塔特应用技术大学） ； Technische Hochschule Augsburg（奥格斯堡应用技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对语义分割中数据稀疏和区域多样性问题，提出不确定性引导的上下文增强策略，通过预测熵识别不确定区域并仅修复上下文，在保持标签有效性的同时最大化像素信息量，在Cityscapes等数据集上显著提升mIoU。

Comments 13 pages, 7 figures

TDGT: A Tabular Data Generation Toolkit supporting adaptive GPU-accelerated Bayesian mixture models, diffusion-based models, and latent-space generative modeling

TDGT：一种支持自适应GPU加速贝叶斯混合模型、扩散模型和潜在空间生成建模的表格数据生成工具包

Vasileios C. Pezoulas, Nikolaos S. Tachos, Eleni Georga, Kostas Marias, Manolis Tsiknakis, Dimitrios I. Fotiadis

机构 * SYNTHAINA AI 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出TDGT工具包，集成自适应贝叶斯混合合成器（ABMS）及其变体VAE-ABMS，支持GPU加速，通过11项统计保真度指标评估，在医疗、社会经济和网络安全数据集上验证了生成质量。

Comments 47 pages (33 main body, 14 pages supplementary material), 30 figures (12 figures in the main body, 18 supplementary figures), 9 tables (3 tables in the main body, 6 supplementary tables)

Eigenstate Transitions, Duality, and Anomalous Diffusion in a Quasiperiodic Qi-Wu-Zhang Chern Insulator

准周期Qi-Wu-Zhang陈绝缘体中的本征态转变、对偶性和反常扩散

Tengming Lou, Haiyang Wang, Haijiao Ji, Haiwen Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 研究准周期调制下磁性Qi-Wu-Zhang陈绝缘体模型，发现当|m+2|≤t_y时系统从扩展相直接进入临界相并保持临界性，通过有限尺寸标度和对偶变换解释相图，区分弹道、反常扩散和局域化动力学。

Comments 9 pages, 4 figures

Bridging Video Understanding and Generation in a Unified Framework

桥接视频理解与生成的统一框架

Yuqi Wang, Runyi Li, Ruoyu Feng, Renjie Chen, Wenfeng Lin, Mingyu Guo

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

AI总结 提出Vega统一框架，通过共享词汇表联合建模文本与视觉表示，结合自回归预测关键帧语义令牌与扩散模型渲染密集视频帧，在视频生成和理解基准上均取得强性能。

Comments technical blog

Omni-Flow: A Unified Workflow Orchestration and Distributed KV Cache Sharing Framework for Multimodal Inference

Omni-Flow：面向多模态推理的统一工作流编排与分布式KV缓存共享框架

Bin Xiao, Jingfu Dong, Changran Wang, Yitian Chen, Xiaoyu Zhao, Yuqi Peng, Jianping Lin, Yuchen Xie

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 提出Omni-Flow框架，通过三层抽象（控制流、数据流、计算流）统一编排多模态推理工作流，实现异构单元协同、分布式KV缓存共享与高效传输，支持多种多模态场景。

Comments 19 pages

PolyFlow: Continuous Topology Embedding Flow Matching for Artist-style Mesh Generation

PolyFlow: 连续拓扑嵌入流匹配用于艺术家风格网格生成

Chunshi Wang, Haohan Weng, Junliang Ye, Biwen Lei, Yang Li, Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Kaiyi Zhang, Yunhan Yang, Zhuo Chen, Chunchao Guo, Yawei Luo

机构 * ZJU（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； THU（清华大学） ； CUHK（香港中文大学） ； HKUST（香港科技大学） ； HKU（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出PolyFlow，通过连续拓扑嵌入将离散网格转换为连续顶点状态空间，结合Transformer流匹配实现并行去噪，在保持高质量拓扑的同时大幅提升生成速度。

Occlusion-Robust Multi-Object Decoupling for Physics-Based Robotic Interaction

基于物理的机器人交互的遮挡鲁棒多对象解耦

Xin Dong, Lihan Zhang, Tianru Dai, Wenfeng Deng, Yansong Tang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 提出一种无掩码方法，从稀疏遮挡视角实现无损多对象3D重建，通过MPM模拟实现物理合理的机器人交互，核心是利用联合SDS过程结合扩散先验实现对象解耦。

Comments 7 pages, 6 figures

SpheRoPE: Zero-Shot Optimization-Free 360 Panorama Generation with Spherical RoPE

SpheRoPE：基于球形RoPE的零样本无优化360度全景生成

Or Hirschorn, Aaron Olender, Eli Alshan, Ianir Ideses, Lior Fritz, Sagie Benaim

机构 * Amazon Prime Video（亚马逊Prime Video） ； Tel-Aviv University（特拉维夫大学） ； Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） 纠错

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

AI总结 提出零样本、无训练、无优化的框架，通过向预训练扩散Transformer注入球形先验，直接生成360度全景图像和视频，无需微调或多步优化。

Mesh BDF: Barycentric Dominance Field for 3D Native Mesh Generation

Mesh BDF: 用于原生3D网格生成的重心支配场

Gaochao Song, Haohan Weng, Luo Zhang, Zibo Zhao, Shenghua Gao

机构 * HKU（香港大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Tencent Hunyuan 3D（腾讯混元3D） ； NTU（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出重心支配场(BDF)，一种在三角网格表面上定义的连续表示，将顶点拓扑连接编码为连续信号，弥合离散网格拓扑与连续扩散生成模型之间的差距，使扩散模型能生成高质量、可扩展且鲁棒的原生网格。

Comments 15 pages, 6 figures