图像生成

Improved Immiscible Diffusion: Accelerate Diffusion Training by Reducing Its Miscibility

改进的不可混扩散：通过降低可混性加速扩散训练

Yiheng Li, Feng Liang, Dan Kondratyuk, Masayoshi Tomizuka, Kurt Keutzer, Chenfeng Xu

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出通过降低任意层级的可混性来加速扩散模型训练，实现多种实现方式（如KNN噪声选择和图像缩放），在多种任务上获得高达4倍以上的训练加速。

Histogram-constrained Image Generation

直方图约束的图像生成

Haoming Liu, Yuanhe Guo, Yijia Cao, Shenji Wan, Hongyi Wen

机构 * Center for Data Science, New York University Shanghai（上海纽约大学数据科学中心） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出直方图约束图像生成（HIG）框架，通过最优传输理论在扩散模型中精确施加用户指定的分布约束，实现全局与局部之间的中间粒度控制，并展示其在颜色/潜在直方图约束生成和高容量信息嵌入中的应用。

Comments Accepted to ECCV 2026; 31 pages, 16 figures

No Prompt, No Leaks: A Robust Generative Steganography Framework via Prompt-Free Diffusion

无需提示，无泄漏：基于无提示扩散的鲁棒生成式隐写框架

Jingwen Cai, Fen Xiao, Shuhua Deng, Xieping Gao

机构 * MOE Key Laboratory of Intelligent Computing and Information Processing, Xiangtan University（湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室） ； College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University（湖南师范大学信息科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出无提示扩散图像隐写框架，通过级联仿射耦合模块和风格语义先验控制隐写图像生成，并引入预测-校正机制优化生成轨迹，在安全性、重建精度和可控性上达到先进水平。

Quality-Aware Modulation for Diffusion Transformers

扩散变压器的质量感知调制

Luke Budny, Yuhong Guo, Kevin Cheung

机构 * Carleton University（卡尔顿大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)

AI总结 提出质量表示模块（QRM），通过轻量级变压器学习质量感知向量，调整DiT中的自适应层归一化调制，提升生成图像质量，无需改变采样流程。

Diffusion-Based Material Regularization for Physics-Based Inverse Rendering

基于扩散的材料正则化用于物理逆渲染

Jingwang Ling, Lifan Wu, Feng Xu, Shuang Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） ； BNRist and School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院及北京国家信息科学与技术研究中心） 纠错

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

AI总结 提出将扩散模型预测作为相似性核，通过正则化损失约束材料优化，联合重建几何、材质和光照，在多个数据集上显著优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Includes supplementary material. Project page: https://gerwang.github.io/diffusion-regularized-inverse-rendering/

On Variance Reduction in Learning Mean Flows

在学习均值流中的方差缩减

Juanwu Lu, Ziran Wang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(summary_cn,abstract)

AI总结 本文通过理论分析揭示了均值流训练中损失非递减和梯度方差无界的问题根源，提出最优系数的闭式解，并在基准和Diffusion Transformer上验证了其提升样本质量和FID趋势的效果。

Comments 27 pages, 8 figures, 8 tables. Added supplementary experiment: independent validation of the small-bias regime, to break the circularity in bias estimation

Distortion-Corrected Diffusion MRI Using Rotated-View EPI and Joint Field-Map/Image Estimation with Gaussian Primitives

使用旋转视图EPI和高斯原型的联合场图/图像估计的畸变校正扩散MRI

Wenqi Huang, Zhitao Li, Nan Wang, Yimeng Lin, Mengze Gao, Yurui Qian, Sevgi Gokce Kafali, Xiaozhi Cao, Kawin Setsompop, Daniel Rueckert, Congyu Liao

机构 * Chair for AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich (TUM) and TUM University Hospital, and the School of Computation, Information and Technology, TUM（慕尼黑工业大学(TUM)医疗与医学人工智能教席、TUM大学医院、计算信息与技术学院） ； Neuroimaging Technology Research Center, Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校放射与生物医学影像系神经影像技术研究中心） ； Innovation Academy for Precision Measurement Science and Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院精密测量科学与技术创新研究院） ； Department of Radiology, Stanford University（斯坦福大学放射学系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心(MCML)） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算系） 纠错

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

AI总结 提出一种物理信息框架，直接从k空间联合估计B0场和无畸变图像，避免中间并行成像重建，通过高斯原型的连续参数化表示图像和场，支持旋转视图EPI，在高b值和高加速下显著改善畸变校正质量。

Accelerated Likelihood Maximization for Diffusion-based Versatile Content Generation

基于扩散模型的加速似然最大化用于多样化内容生成

Hyunsoo Lee, Inwoo Hwang, Young Min Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 提出加速似然最大化（ALM）方法，通过直接优化未观测区域并引入加速策略，实现高效、全局一致的内容生成，在多种任务中超越现有方法。

Comments ECCV 2026. Project website: http://hleephilip.github.io/ALM

Wavelet-Optimized Pseudo-3D Accelerated Diffusion Model for Truncated Computed Laminography

小波优化的伪3D加速扩散模型用于截断计算机层析成像

Genyuan Zhang, Junyao Wang, Chuandong Tan, Fenglin Liu, Yongning Zhou

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

AI总结 针对计算机层析成像中的投影截断问题，提出小波优化的伪3D加速扩散模型，通过扩展重建区域和引入小波正则化消除伪影，恢复高保真3D结构。

Comments 17 pages, 11 figures, 4 tables. Under review at NDT&E International

Controllable Histopathology Image Synthesis with Training-free Structural Initialization and Textural Modulation

可控的组织病理学图像合成：无需训练的结构初始化和纹理调制

Yuheng Qiu, Jingyi Luo, Chenfei Ye, Ting Ma, Jianfeng Cao

机构 * School of Biomedical Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen), Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）生物医学工程学院，深圳，中国） 纠错

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

AI总结 提出CHIS框架，通过频率域结构初始化和小波域纹理调制，使无标签预训练扩散模型生成与先验结构掩码对齐且保持参考组织风格的图像，提升下游分割任务性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

GeoNVS: Geometry Grounded Video Diffusion for Novel View Synthesis

GeoNVS: 基于几何的视频扩散模型用于新视角合成

Minjun Kang, Inkyu Shin, Taeyeop Lee, Myungchul Kim, In So Kweon, Kuk-Jin Yoon

机构 * KAIST, South Korea（韩国科学技术院） ； Luma AI, USA（Luma AI（美国）） 纠错

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

AI总结 提出GeoNVS，通过高斯溅射特征适配器将扩散特征提升为3D高斯表示，增强几何保真度和相机可控性，在新视角合成任务上超越现有方法。

Comments The code will be available at https://sites.google.com/view/minjun-kang/geonvs-eccv26 (ECCV 2026)

Cross-Resolution Distribution Matching for Diffusion Distillation

跨分辨率分布匹配的扩散蒸馏

Feiyang Chen, Hongpeng Pan, Haonan Xu, Xinyu Duan, Zhefeng Wang, Yang Yang

机构 * Huawei（华为） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； HiThink Research（海康研究院） 纠错

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

AI总结 提出跨分辨率分布匹配蒸馏（RMD）框架，通过logSNR映射和分布匹配弥合分辨率间隙，实现高保真、少步数多分辨率级联推理，在SDXL和Wan2.1-14B上分别加速33.4倍和25.6倍。

CharDiff-LP: A Diffusion Model with Character-Level Guidance for License Plate Image Restoration

CharDiff-LP: 一种具有字符级引导的车牌图像恢复扩散模型

Kihyun Na, Gyuhwan Park, Injung Kim

机构 * Handong Global University（韩东国际大学） 纠错

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

AI总结 提出CharDiff-LP扩散框架，通过字符级引导（CHARM模块）恢复严重退化车牌图像，在Roboflow-LP数据集上字符错误率相对降低28.3%。

Comments Accepted at ICPR 2026. 15 pages, 6 figures, 4 tables

PA-VAD: Diffusion-Based Pseudo-Only Video Anomaly Detection via Domain-Aligned Memory Updates

PA-VAD: 基于扩散的伪异常视频异常检测通过域对齐记忆更新

Satoshi Hashimoto, Yanan Wang, Hitoshi Nishimura, Mori Kurokawa

机构 * KDDI Research, Inc.（KDDI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PA-VAD框架，仅用真实正常视频和扩散合成伪异常视频训练检测器，通过域对齐正则化模块（DARM）消除伪异常特征偏差，在多个基准上超越使用真实异常视频的方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

Phase-Aligned RoPE for Mixed-Resolution Diffusion Transformer

相位对齐的混合分辨率扩散Transformer旋转位置编码

Haoyu Wu, Jingyi Xu, Qiaomu Miao, Dimitris Samaras, Hieu Le

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； UNC-Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 针对混合分辨率token在RoPE中注意力分数异常的问题，提出无训练机制PMA，通过统一位置尺度稳定注意力，并引入边界细化模块提升局部连贯性，在图像和视频扩散模型中提升视觉质量与计算效率。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://hao-yu-wu.github.io/mixed_res/

Rethinking Garment Conditioning in Diffusion-based Virtual Try-On: Decouple, Don't Denoise

重新思考基于扩散的虚拟试穿中的服装条件：解耦，而非去噪

Kihyun Na, Jinyoung Choi, Injung Kim

机构 * Handong Global University（韩东国际大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散虚拟试穿中双UNet结构参数多、空间拼接全微调失效的问题，通过可视化研究揭示服装条件必须与去噪过程解耦，提出DeCo-VTON模型，以单网络架构达到双UNet水平且成本减半。

Comments Accepted at ECCV 2026. 28 pages, 9 figures, 11 tables

FeRA: Frequency-Energy Constrained Routing for Effective Diffusion Adaptation Fine-Tuning

FeRA: 面向高效扩散自适应微调的频率能量约束路由

Bo Yin, Xiaobin Hu, Xingyu Zhou, Yu He, Peng-Tao Jiang, Yue Liao, Junwei Zhu, Jiangning Zhang, Ying Tai, Shuicheng Yan

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； vivo ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出FeRA框架，通过揭示扩散模型去噪过程中的频率能量机制，利用频率能量指示器、软频率路由和频率能量一致性正则化，实现参数更新与内在频率能量进程对齐，从而高效稳定地微调扩散模型。

Multi-Channel Uncertainty-Weighted Score Matching for Conditional Diffusion in Medical UDA

多通道不确定性加权分数匹配用于医学UDA中的条件扩散

Chen Li, Meilong Xu, Xiaoling Hu, Weimin Lyu, Chao Chen

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院与哈佛医学院） 纠错

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

AI总结 提出UPDiff-UDA框架，通过不确定性加权的分数匹配聚合多通道伪标签，结合贝塞尔曲线适应，提升跨模态医学图像分割性能。

Comments 28 pages, 7 figures. Accepted by ECCV'2026

Few to Big: Prototype Expansion Network via Diffusion Learner for Point Cloud Few-shot Semantic Segmentation

从少到多：基于扩散学习器的原型扩展网络用于点云小样本语义分割

Qianguang Zhao, Dongli Wang, Yan Zhou, Jianxun Li, Richard Irampa

机构 * School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University（湘潭大学数学与计算科学学院） ； School of Automation and Electronics Information, Xiangtan University（湘潭大学自动化与电子信息学院） ； School of Automation, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 针对小样本点云语义分割中原型容量小且与查询空间不对齐的问题，提出原型扩展网络（PENet），利用扩散模型的预训练条件编码器扩展原型，并通过推-拉机制对齐，在S3DIS和ScanNet数据集上取得最优性能。

Filterless Snapshot Hyperspectral Imaging using Guided Patch Diffusion

无滤波器快照高光谱成像引导补丁扩散

Dean Hazineh, Luca Sacchi, Davide Cassara, Federico Capasso, Todd Zickler

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出使用条件去噪扩散模型，通过小补丁移位不变操作和光学点扩散函数物理一致性引导，从单衍射透镜和滤光片全色传感器捕获的灰度快照中重建高光谱图像。

Comments ECCV 2026

PSHuman: Photorealistic Single-image 3D Human Reconstruction using Cross-Scale Multiview Diffusion and Explicit Remeshing

PSHuman: 使用跨尺度多视图扩散和显式重网格化的逼真单图像三维人体重建

Peng Li, Wangguandong Zheng, Yuan Liu, Tao Yu, Yangguang Li, Xingqun Qi, Xiaowei Chi, Siyu Xia, Yan-Pei Cao, Wei Xue, Wenhan Luo, Yike Guo

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Southeast University（东南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； VAST 纠错

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

AI总结 提出PSHuman框架，通过跨尺度多视图扩散和SMPL-X条件生成，解决单视图人体重建中的几何失真和自遮挡问题，实现高保真几何与纹理重建。

Comments CVPR2025, Project page: https://penghtyx.github.io/PSHuman

Multi-Block Diffusion Language Models

多块扩散语言模型

Yijie Jin, Jiajun Xu, Yuxuan Liu, Chenkai Xu, Yi Tu, Jiajun Li, Dandan Tu, Xiaohui Yan, Kai Yu, Pengfei Liu, Zhijie Deng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Xi’an Jiao Tong University（西安交通大学） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出多块教师强制（MultiTF）训练策略，将单块扩散语言模型扩展为多块扩散（MultiBD），通过块缓冲机制实现并行解码，提升令牌吞吐量和准确率。

BlockPilot: Instance-Adaptive Policy Learning for Diffusion-based Speculative Decoding

BlockPilot: 基于扩散的推测解码的实例自适应策略学习

Hao Zhang, Yiming Hu, Yong Wang, Mingqiao Mo, Xin Xiao, Xiangxiang Chu

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出BlockPilot，通过实例自适应策略预测最优块大小，提升基于扩散的推测解码效率，在Qwen3-4B上实现4.20倍加速。

Comments 16 pages

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。