Generated Contents Enrichment
生成内容丰富化
机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学）
专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出生成内容丰富化任务，通过显式场景表示丰富稀疏场景描述，再用对抗框架生成语义更丰富、结构连贯的图像。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 文生图 1 篇
2. 图像编辑 2 篇
Learn Once, Edit Anywhere: Visual Direction Transfer for Diffusion Models
一次学习，随处编辑：扩散模型的视觉方向迁移
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
专题命中 图像编辑 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出ViDiT框架，通过从图像编辑对中学习连续编辑方向，实现无需微调的零样本图像属性编辑，在保持输入保真度的同时实现精确、可扩展的属性控制。
Comments ECCV 2026, Project page: http://vidit-edit.github.io
NI-Tex: Non-isometric Image-based Garment Texture Generation
NI-Tex: 基于非等距图像的服装纹理生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Fudan University（复旦大学）
专题命中 图像编辑 ：image editing(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对非等距图像与3D服装网格间的纹理生成问题，提出结合物理模拟数据集、非等距图像编辑和迭代烘焙的框架，生成高质量PBR纹理。
Comments Accepted to CVPR 2026 (Highlight)
3. 扩散模型 33 篇
Diffusion Image Generation with Explicit Modeling of Data Manifold Geometry
显式建模数据流形几何的扩散图像生成
机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 扩散模型 ：image generation(title,abstract)；diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出MIND框架，通过将离散补丁标记化集成到连续扩散模型的得分函数中显式建模流形几何，结合离散标记的结构量化能力和连续扩散的并行生成灵活性，在ImageNet 256×256上显著降低FID。
Universal Image Immunization against Diffusion-based Image Editing via Semantic Injection
基于语义注入的通用图像免疫方法抵御基于扩散模型的图像编辑
机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； GIST（光州科学技术院） ； Yonsei University（延世大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image editing(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出首个通用对抗扰动框架，通过语义注入使扩散模型误解输入图像，抑制原始内容，从而有效阻断未经授权的编辑，在通用扰动设置下优于基线，并具备黑盒迁移性。
Comments ECCV 2026
Controllable Diffusion-Based Lesion Inpainting for Scalable Histopathology Data Augmentation
基于可控扩散的病灶修复用于可扩展的组织病理学数据增强
机构 * Department of Diagnostic Radiology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院诊断放射学系） ； Department of Pathology, Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学李嘉诚医学院病理学系） ； Department of Anatomical and Cellular Pathology, Prince of Wales Hospital, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学威尔斯亲王医院解剖及细胞病理学系） ； Department of Infectious Diseases and Public Health, Jockey Club College of Veterinary Medicine and Life Sciences, City University of Hong Kong（香港城市大学赛马会动物医学及生命科学院传染病及公共卫生学系） ； CityU Veterinary Diagnostic Laboratory Co., Ltd., City University of Hong Kong（香港城市大学城市大学兽医诊断实验室有限公司）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出PathoGen扩散模型，将病灶可控地修复到良性组织图像中，生成高保真形态，在四个数据集上优于基线，病理专家区分真假仅略高于随机（57.75%），数据增强使分割Dice提升最高0.18。
Comments 19 pages, 5 figures, 1 Table
UltraImageGen: Efficient Ultra-High-Resolution Image Generation with Hierarchical Local Attention
UltraImageGen: 高效超高清图像生成与层级局部注意力
专题命中 扩散模型 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；image synthesis(abstract)
AI总结 提出UltraImageGen框架，通过层级局部注意力和低分辨率全局引导，将预训练扩散模型扩展到8K以上分辨率，实现近线性复杂度、10倍加速和更低内存占用。
Comments 31 pages
Rethinking Robust Adversarial Concept Erasure in Diffusion Models
重新思考扩散模型中的鲁棒对抗性概念擦除
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 针对扩散模型中概念擦除的对抗训练忽视概念语义导致拟合不足的问题，提出语义引导的鲁棒对抗概念擦除方法S-GRACE，显著提升擦除性能26%并减少90%训练时间。
Continuous Speculative Decoding for Autoregressive Image Generation
连续推测解码用于自回归图像生成
机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； JD.COM Inc（京东集团股份有限公司） ； China Tower Corporation Limited（中国铁塔股份有限公司）
专题命中 扩散模型 ：image generation(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出连续推测解码方法，通过近似准则、去噪轨迹对齐和接受-拒绝采样，加速连续视觉自回归模型，实现2倍以上加速且保持生成质量。
Comments ECCV 2026
HIR-ALIGN: Enhancing Hyperspectral Image Restoration via Diffusion-Based Data Generation
HIR-ALIGN：通过基于扩散的数据生成增强超光谱图像恢复
机构 * School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematics and Statistics and the Ministry of Education Key Laboratory for Intelligent Networks and Network Security, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学数学与统计学学院和教育部智能网络与网络安全重点实验室） ； Pazhou Laboratory (Huangpu), Guangzhou（广州黄埔 Pazhou 实验室）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出HIR-ALIGN框架，通过生成与目标分布匹配的合成数据提升超光谱图像恢复性能，包含代理生成、分布自适应合成和对齐监督微调三个阶段，理论分析表明增强细调可降低目标域恢复风险。
FUMO: Prior-Modulated Diffusion for Single Image Reflection Removal
FUMO：先验调制扩散模型用于单图像反射去除
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出FUMO扩散模型，通过从混合图像提取强度和高频先验，结合粗到细训练范式，实现空间自适应和结构保真的单图像反射去除。
Comments Accepted by ECCV 2026
Next-Frame Decoding for Ultra-Low-Bitrate Image Compression with Video Diffusion Priors
利用视频扩散先验的超低比特率图像压缩的下一帧解码
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出一种超低比特率图像压缩新范式，通过定义紧凑锚帧作为中间状态，利用预训练视频扩散模型将解码转化为下一帧预测，在保持语义的同时丢弃高频细节，相比DiffC在CLIC2020上节省超50%比特率并实现5倍解码加速。
Comments Accepted by ECCV 2026
Spectral and Trajectory Regularization for Diffusion Transformer Super-Resolution
扩散变换器超分辨率的频谱与轨迹正则化
机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shenzhen Transsion Holdings Co., Ltd.（深圳传音控股股份有限公司）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出StrSR框架，通过非对称判别蒸馏和频率分布匹配策略，解决扩散变换器在真实图像超分辨率中的轨迹失配和周期性伪影问题，实现最先进性能。
Comments 15 pages, appears at ECCV 2026
GryphOne: Symbol-Aware Masked Diffusion for Structural Refinement in Offline Handwritten Mathematical Expression Recognition
GryphOne: 面向离线手写数学表达式识别中结构细化的符号感知掩码扩散
机构 * Preferred Networks, Inc.（Preferred Networks公司） ； Kyushu University（九州大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出离散扩散框架GryphOne，将HMER重构为迭代符号细化而非序列生成，通过符号感知分词和随机掩码互学习提升鲁棒性，在MathWriting上达到5.51% CER和59.9% EM，超越所有重实现模型和商业系统。
Comments ECCV 2026
Mixture of Distributions Matters: Dynamic Sparse Attention for Efficient Video Diffusion Transformers
分布混合至关重要：面向高效视频扩散Transformer的动态稀疏注意力
机构 * Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出MOD-DiT框架，通过两阶段动态稀疏注意力（利用早期去噪先验和分布混合线性近似预测掩码，结合在线块掩码策略）在无需采样的情况下实现高效视频生成，显著加速并保持质量。
End-to-End Training for Autoregressive Video Diffusion via Self-Resampling
通过自重采样实现自回归视频扩散的端到端训练
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； ByteDance（字节跳动）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出自回归视频扩散模型的端到端训练框架Resampling Forcing，通过自重采样模拟推理错误，结合稀疏因果掩码和动态历史路由，实现长视频生成的时间一致性。
Comments Project Page: https://guoyww.github.io/projects/resampling-forcing/
Understanding Evaluation Illusion in Diffusion Large Language Models
理解扩散大语言模型中的评估幻觉
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 发现扩散大语言模型的解码方法排名对提示模板高度敏感，单模板评估会产生性能无损失的幻觉，实际并行解码方法无法突破速度-质量权衡。
Transition fronts of combustion reaction-diffusion equations in domains with multiple cylindrical branches
多圆柱分支区域中燃烧反应扩散方程的过渡前沿
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究多分支区域中燃烧反应扩散方程的传播动力学，证明存在唯一整体解表现为平面行波前沿，并证明其为连接0和1的过渡前沿，全局平均速度等于平面波速。
Nonlinear evolution of perturbatively driven kinetic instabilities far from marginal stability
远离边际稳定性的微扰驱动动力学不稳定性的非线性演化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究远离不稳定阈值的动力学不稳定性在源和汇存在下的非线性演化，发现模式经历线性增长、快速强非线性过渡和弱非线性饱和阶段，并给出了模式振幅的解析解。
Comments 21 pages, 6 figures. Updated title. Text expanded, 3 figures added; main results unchanged
Multi-Embodiment Robotic Retargeting via Guided Diffusion Model
基于引导扩散模型的多体机器人重定向
机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University-University of Illinois Urbana-Champaign Institute（浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳-香槟校区联合学院） ； LimX Dynamics
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出统一图条件扩散框架，利用图结构编码不同机器人拓扑几何特征，通过基于能量的引导损失训练，实现跨异构体的运动重定向。
Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models
分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。
Comments Accepted to ECCV 2026
Training Vision-Language-Action Models with Dense Embodied Chain-of-Thought Supervision
训练具有密集具身思维链监督的视觉-语言-动作模型
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Zhipu AI（智谱AI）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出ZR-0模型，通过密集具身思维链监督对齐跨具身表示，采用双流架构（VLM生成结构化推理，扩散Transformer生成动作），在多个仿真和真实平台实现强性能。
RF-HiT: Rectified Flow Hierarchical Transformer for General Medical Image Segmentation
RF-HiT：校正流分层变换器用于通用医学图像分割
机构 * Computer Science department Mohamed Khider University Biskra, Algeria ； ISASI, CNR \& University of Salento 73100 Lecce, Italy ； AI University of the Basque Country (UPV/EHU), Spain ； Sorbonne Center for Artificial Intelligence, Sorbonne University Abu Dhabi, UAE
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 RF-HiT通过整合hourglass变换器骨干和多尺度分层编码器，实现高效的医学图像分割，在保持精度的同时提升效率，达到91.27%的Dice系数。
From Synchrony to Sequence: Exo-to-Ego Generation via Interpolation
从同步到序列：通过插值实现外视角到视角的视频生成
机构 * 1 INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出Syn2Seq-Forcing方法，通过插值生成连续信号解决外视角到视角视频生成中的时空和几何断点问题，提升扩散模型在跨视角视频合成中的性能。
Revisiting Autoregressive Models for Generative Image Classification
重新审视自回归模型用于生成式图像分类
机构 * Yandex Research（Yandex 研究）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文通过利用任意顺序自回归模型估计边缘化预测，解决了固定token顺序限制，使自回归生成分类器在性能上超越扩散模型，效率提升25倍。
Comments ECCV 2026
Explainability in mulimodal deep transformation models for stroke outcome prediction
多模态深度转换模型在卒中结局预测中的可解释性
机构 * University Hospital Zurich, Department of Neurology（苏黎世大学医院神经内科） ； Zurich University of Applied Sciences, Institute of Data Analysis and Process Design (IDP)（苏黎世应用科学大学数据分析与流程设计研究所） ； University of Zurich, Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute (EBPI)（苏黎世大学流行病学、生物统计学与预防研究所） ； Thurgau Institute for Digital Transformation (TIDIT)（图尔高数字转型研究所）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 提出多模态深度转换模型，结合统计方法和神经网络，通过改进Grad-CAM和Occlusion实现图像分支的可解释性，在卒中功能结局预测中达到AUC 0.81。
Comments Accepted at MICCAI 2026
Propagation of chaos for Belavkin equations beyond pure states
Belavkin方程在纯态之外的混沌传播
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 针对N个相互作用的密度矩阵值扩散系统，证明了平均场极限下的混沌传播，涵盖混合初态和所有测量效率，通过纯化论证、膨胀、条件期望等方法给出显式迹范数界。
Orbital Hall effect-driven spin-orbit torque enhancement in Ti-based systems via rare-earth interface engineering
Ti基体系中通过稀土界面工程实现轨道霍尔效应驱动的自旋轨道转矩增强
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究通过在Ti轨道源和Co铁磁体之间插入Gd中间层，利用轨道霍尔效应将轨道电流转化为自旋轨道转矩，实现了五倍的转矩效率提升，并揭示了轨道扩散长度超过20 nm。
Comments 15 PAGES, 3 FIGURES
Quantum Secure Authentication with Color Centers in Diamond
在钻石中使用颜色中心实现安全的量子令牌处理
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种量子令牌方案，其中令牌是确保安全认证或支付的量子态。基于Wiesner的量子货币概念，令牌通过单光子源生成的多量子比特态编码，并传输到持有量子内存寄存器的用户。通过利用高度高效的锯鱼纳米光子晶体腔的状态依赖反射，以及通过光π/8脉冲脉冲序列实现高保真的分数量子门，设计实现了在现实操作条件下门保真度超过99%。我们还分析了微波控制，这虽然延长了存储时间，但降低了操作速率。我们严格研究了有限光子带宽、腔体设计参数、光谱扩散和控制不完美对整体性能的影响。我们的综合模型表明，随着近期设备效率和转换率的改进，令牌接受率可以接近MHz范围的短距离通信链路，同时仍能抵御最优克隆攻击。这些发现为将不可伪造的量子令牌整合到更大规模的量子网络中铺平了道路，从而显著增强未来量子网络应用的安全性。
Comments 19 pages, 10 figures
Scaling and Analytical Approximation of Porous Electrode Theory for Reaction-limited Batteries
可扩展性与解析近似法在反应受限电池中多孔电极理论的分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种多孔电极理论的可扩展性与解析近似框架，通过简化模型和四个无量纲数描述电池性能，验证了其在实际电池中的有效性。
