图像生成

Decoupled Guidance: Disentangling Subject and Context Pathways in Text-to-Image Personalization

解耦引导：文本到图像个性化中的主体与上下文路径分离

Seongmin Kim, Kyucheol Shin, Heesun Jung, Jinseo Kim, Sungyong Baik

机构 * Dept. of Artificial Intelligence, Hanyang University, South Korea（韩国汉阳大学人工智能系） ； Dept. of Data Science, Hanyang University, South Korea（韩国汉阳大学数据科学系） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出解耦引导（DeGu）框架，通过独立引导流分别处理主体身份和场景上下文，并引入空间混合机制动态融合，以解决个性化生成中保真度与可编辑性的权衡问题。

Wavelet-Guided Semantic Signal Compensation for Inversion-Free Image Editing

小波引导的语义信号补偿用于无反转图像编辑

Anqi Tang, Wenhao Sun, Zhaoqiang Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对无反转图像编辑中全局属性编辑不足的问题，提出基于小波的频率感知语义补偿策略，在生成早期增强有效信号，提升全局编辑能力同时保持背景保真度。

Comments Accepted to ECCV 2026

DisciplineGen-1M: A Large-Scale Dataset for Multidisciplinary Visual Generation and Editing

DisciplineGen-1M：用于多学科视觉生成与编辑的大规模数据集

Zhaokai Wang, Mingxin Liu, Zirun Zhu, Ziqian Fan, Yiguo He, Mohan Zhang, Leyao Gu, Xiangyu Zhao, Ning Liao, Shaofeng Zhang, Xuanhe Zhou, Zhihang Zhong, Junchi Yan, Xue Yang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出百万级多学科数据集DisciplineGen-1M，涵盖10个学科，通过可扩展框架构建，并基于此开发学科感知推理生成模型，在学科和通用推理基准上显著提升。

Set Diffusion: Interpolating Token Orderings Between Autoregression and Diffusion for Fast and Flexible Decoding

Set Diffusion: 在自回归与扩散之间插值令牌顺序以实现快速灵活的解码

Marianne Arriola, Volodymyr Kuleshov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,title_cn)

AI总结 提出Set Diffusion模型，通过将似然参数化为灵活位置和长度的令牌集，并设计集因果扩散架构，支持任意顺序解码和KV缓存更新，在数学推理、摘要和无条件生成上优于先前的扩散语言模型。

Comments ICML 2026. We provide the code at https://github.com/kuleshov-group/setdlms

PointDiT: Pixel-Space Diffusion for Monocular Geometry Estimation

PointDiT: 用于单目几何估计的像素空间扩散

Haofei Xu, Rundi Wu, Philipp Henzler, Nikolai Kalischek, Michael Oechsle, Fabian Manhardt, Marc Pollefeys, Andreas Geiger, Federico Tombari, Michael Niemeyer

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

AI总结 提出基于纯ViT的像素空间扩散Transformer，直接在原始3D点图块上操作，无需复杂架构和潜在空间压缩，在单目几何估计中超越潜在扩散模型。

Comments ICML 2026. Project page: https://haofeixu.github.io/pointdit/

OrbitQuant: Data-Agnostic Quantization for Image and Video Diffusion Transformers

OrbitQuant: 图像和视频扩散Transformer的数据无关量化

Donghyun Lee, Jitesh Chavan, Duy Nguyen, Sam Huang, Liming Jiang, Priyadarshini Panda, Timo Mertens, Saurabh Shukla

机构 * Cantina Labs（Cantina实验室） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出数据无关量化方法OrbitQuant，通过归一化旋转基和Lloyd-Max码本，无需校准数据即可对扩散Transformer的权重和激活进行低比特量化，在多个模型和模态上达到最优。

QWERTY: Training-Free Motion Control via Query-Warped Video Diffusion Transformers

QWERTY: 通过查询扭曲的视频扩散变换器实现无需训练的运动控制

Kyobin Choo, Youngmin Kim, Hyunkyung Han, Geunrip Park, Chanyoung Kim, Sunyoung Jung, Seong Jae Hwang

机构 * Department of Computer Science, Yonsei University（延世大学计算机科学系） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（延世大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 提出QWERTY框架，通过扭曲查询的语义子空间，在预训练图像到视频扩散变换器中实现无需训练的运动控制，性能接近微调方法。

Comments 37 pages, 18 figures, accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

ProSAC-CT: Progressive Spectral-Anatomical Co-Guided Multi-Stage Diffusion Model for Low-Dose CT Denoising

ProSAC-CT: 渐进式频谱-解剖协同引导的多阶段扩散模型用于低剂量CT去噪

Xuepeng Liu, Zetong Liu, Renyiming Li, Yan Li, Ruiyu Li, Ruili Li, Jiayi Ding, Eichi Takaya

机构 * College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院） ； Tohoku University School of Medicine（东北大学医学院） ； State Key Laboratory of Oncology in South China, Sun Yat-sen University Cancer Center（华南肿瘤学国家重点实验室，中山大学肿瘤防治中心） ； AI Lab, Tohoku University Hospital（东北大学医院人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ProSAC-CT，一种渐进式频谱-解剖协同引导的多阶段扩散模型，通过解剖先验引导、残差频域解耦和时间步解耦解码器，有效去除低剂量CT噪声并保留解剖细节。

Comments 14 pages, 8 figures, 3 tables

InterCMDM: Block-Causal Diffusion for Autoregressive Human Interaction Generation

InterCMDM：用于自回归人体交互生成的块因果扩散

Qing Yu, Kent Fujiwara

机构 * LY Corporation（LY公司） 纠错

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

AI总结 提出InterCMDM块因果潜扩散框架，通过双流因果扩散Transformer和多重任务注意力掩码实现自回归双人交互生成，解决因果性缺失和时间漂移问题，在InterHuman和InterX上达到最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026, Project website: https://yu1ut.com/InterCMDM-HP/

ICDepth: Taming Video Diffusion Models for Video Depth Estimation via In-Context Conditioning

ICDepth: 通过上下文条件化驯服视频扩散模型用于视频深度估计

Xuanhua He, Jiaxin Xie, Mingzhe Zheng, Qifeng Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ICDepth框架，利用上下文条件化（ICC）将预训练文本到视频扩散Transformer适配到视频深度估计，通过SAND-Attention确保时空对齐和SRFM注入语义分辨率先验，仅用0.8M帧训练数据即达到SOTA并展现强零样本泛化。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://xuanhuahe.github.io/ICDepth/

MapDreamer: Aerial Imagery Conditioned Latent Diffusion for Lane-Level Map Generation

MapDreamer: 基于航空影像条件潜扩散的车道级地图生成

Julian Brandes, Philipp Crocoll, Wolfram Burgard

机构 * Department CSAI at University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学CSAI系） ； Robert Bosch GmbH（罗伯特·博世有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MapDreamer，一种从单张航空影像直接生成带显式拓扑的车道级矢量地图的生成扩散模型，通过变分自编码器学习车道中心线及其拓扑的紧凑潜表示，并利用基于Transformer的潜扩散模型预测图结构，在几何和拓扑保真度上优于非生成基线。

Comments Accepted at ECCV 2026

Look But Don't Touch with Sparse Autoencoders for Unlearning in Diffusion Models

用稀疏自编码器实现扩散模型中的遗忘：只看不碰

Enrico Cassano, Riccardo Renzulli, Rayyan Ahmed, Marco Grangetto, Stephan Alaniz

机构 * University of Turin（都灵大学） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信学院，巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 本文利用稀疏自编码器作为语义检测器，通过检测并替换包含目标对象的图像区域，实现扩散模型中的对象擦除，避免了直接干预潜在空间导致的视觉伪影。

Comments Accepted at ECCV 2026

Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

离散扩散语言模型用于交互式放射报告草稿生成

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） ； Ghent University（根特大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出将离散扩散语言模型用于放射报告草稿生成，利用其任意顺序填充能力实现交互式编辑，在医学VQA任务上达到或超越自回归模型，解码速度快3.5-4.4倍。

A Mathematical Introduction to Diffusion Models

扩散模型的数学导论

Jianfeng Lu

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 从采样视角出发，以证明为导向介绍扩散模型，涵盖经典采样动力学到现代扩散采样器、误差分析及推理时控制。

Comments Lecture notes for the John Tukey Summer Graduate School on Mathematics of Generative Models at SLMath (June 22nd, 2026 -- July 2nd, 2026)

Late-Time Fractional-Order Identification in Caputo Diffusion Equation

Caputo扩散方程中的晚期分数阶识别

Niyaz Tokmagambetov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究严格正自伴算子生成的Caputo扩散方程中分数阶的晚期识别，通过Mittag-Leffler函数的渐近展开证明单个晚期标量观测的唯一性，并给出双观测的对数比估计方法。

Comments 26 pages

Refined blow-up criteria and global solutions for triangular cross-diffusion systems

三角交叉扩散系统的改进爆破准则与全局解

Alexandre Bertolino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对Shigesada-Kawasaki-Teramoto型三角交叉扩散系统，基于标量Kolmogorov方程的正则性估计，建立了自包含的适定性理论，并提出了改进的L^p爆破准则，证明了d≤2时具有logistic反应项的两物种系统全局强解的存在性。

Exact amplitude relations for diffusion-limited aggregation

扩散限制聚集的精确振幅关系

Thomas C Halsey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用Hastings-Levitov二维DLA公式，证明调和测度多分形谱第三矩的普适振幅与团簇分形维数之间的精确关系。

Comments 7 pages, 3 figures

DDPO-VC: Speaker De-Identification via Diffusion Denoising Policy Optimization

DDPO-VC：基于扩散去噪策略优化的说话人去识别

Liming Wang, Cody Karjadi, Rhoda Au, James Glass

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DDPO-VC框架，通过强化学习后训练扩散模型，利用隐私与效用教师奖励信号，在说话人去识别中平衡隐私保护与下游任务效用，优于多种强基线方法。

GF-DiT: Scheduling Parallelism for Diffusion Transformer Serving

GF-DiT：扩散Transformer服务的并行调度

Xinwei Qiang, Yifan Hu, Shixuan Sun, Jing Yang, Han Zhao, Chen Chen, Yu Feng, Jingwen Leng, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Guizhou University（贵州大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GF-DiT，一种策略可编程运行时，通过动态调整请求并行度来优化扩散Transformer服务，利用无组集合通信实现低开销在线重配置，显著提升吞吐量和降低延迟。

Momentum Dependence of Heavy Quark Diffusion in a Thermal Gluonic Plasma on the Lattice

热胶子等离子体中重夸克扩散的动量依赖性：格点研究

Harshit Pandey, Sayantan Sharma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用三维格点有效场论模拟非微扰相互作用的热胶子等离子体中重夸克的动力学，首次提取了重夸克拖曳和扩散系数的动量依赖性。

Comments v2; few typos corrected; figures updated

Enabling KV Caching of Shared Prefix for Diffusion Language Models

为扩散语言模型启用共享前缀的KV缓存

Younghun Go, Jaehoon Han, Changyong Shin, Chuck Yoo, Gyeongsik Yang

机构 * Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型中双向注意力导致共享前缀KV不稳定的问题，提出双向前缀缓存（bicache），通过动态识别安全层深度重用KV，避免精度崩溃，提升吞吐量36.3%-98.3%。

Kolmogorov-Arnold Reservoir Computing

Kolmogorov-Arnold 储层计算

Juntian Huang, Jürgen Kurths, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学基础与前沿科学研究所） ； Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） ； Department of Physics, Humboldt University Berlin（柏林洪堡大学物理系） ； Research Institute of Intelligent Complex Systems, Fudan University（复旦大学智能复杂系统研究所） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学物理学院） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学教育部量子物理与光子量子信息重点实验室） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学四川省非经典信息科学基础学科研究中心） 纠错

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

AI总结 提出Kolmogorov-Arnold储层计算（KARC），用显式基函数展开替代储层，结合KAN的表达能力和储层计算的闭式训练，在偏微分方程等基准上优于现有方法。

A PDE-Based Framework for Generative Modeling Beyond Classical Score-Based Diffusion

超越经典得分扩散的基于PDE的生成建模框架

Horacio Tettamanti, Michael Herty

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出基于非线性Ornstein-Uhlenbeck动力学的生成框架，通过粒子系统和非线性Fokker-Planck方程描述，证明前向动力学中的凝聚现象，并推导稳定化的反向PDE以重建初始分布，扩展了生成范式。

The Moving Eye: Enhancing VLA Spatial Generalization via Hybrid Dynamic Data Collection

移动之眼：通过混合动态数据收集增强VLA空间泛化能力

Jincheng Tang, Yilong Zhu, Zhengyuan Xie, Jiang-Jiang Liu, Jiaxing Zhang

机构 * Lion Rock AI Lab, China Merchants Research Institute of Advanced Technology（狮岩人工智能实验室，中国商人先进科技研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nankai University（南开大学） 纠错

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

AI总结 针对VLA模型空间泛化脆弱性问题，提出混合动态数据策略，结合连续相机运动与多样静态视角，减少虚假相关性，提升对未见相机位姿和物体配置的泛化能力。

Comments IROS 2026

Self-Auditing Residual Drifting for Pathology-Preserving Accelerated Knee MRI

自审计残差漂移模型用于保留病理特征的加速膝关节MRI

Qing Lyu, Jianxu Wang, Mohammad Kawas, Ge Wang, Christopher T. Whitlow

机构 * Department of Radiology & Biomedical Imaging, Yale School of Medicine（放射学与生物医学成像系，耶鲁医学院） ； Department of Biomedical Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（生物医学工程系，伦塞拉尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出SA-RDM-DC模型，通过物理条件残差漂移生成和自审计机制，在加速膝关节MRI中实现高保真重建并保留病理特征，优于多种基线方法。

Alignment Is All You Need For X-to-4D Generation

对齐即一切：X到4D生成

Qiaowei Miao, Kehan Li, Yawei Luo, Yi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出Align4D框架，通过物体距离对齐、运动-几何联合对齐和异步优化，实现任意模态输入到4D视频-3D对的生成，在X4D和Consistent4D数据集上达到最先进水平。

From SRA to Self-Flow: Data Augmentation or Self-Supervision?

从SRA到Self-Flow：数据增强还是自监督？

Dengyang Jiang, Mengmeng Wang, Harry Yang, Jingdong Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文通过提出注意力分离方法，发现Self-Flow中双时间调度的性能提升主要源于噪声维度的数据增强，而非token间交互，并验证了该设计在ImageNet上的有效性。

PWM-ArtGen: Part World Model for Articulated Object Generation

PWM-ArtGen: 面向铰接物体生成的部分世界模型

Wentao Zheng, Ancong Wu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, China（计算机科学与工程学院，中山大学） 纠错

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

AI总结 提出部分世界模型PWM-ArtGen，通过联合学习视觉动态和运动学参数，利用无标注数据协同训练，实现从单张图像生成铰接3D物体，在静止状态和零样本泛化上显著优于现有方法。

Rethinking Conditional Generation for Underwater Salient Object Detection

重新思考水下显著性目标检测的条件生成

Hua Li, Yongjie Weng, Yutong Li, Zhiyuan Li, Runmin Cong, Sam Kwong

机构 * School of Computer Science and Technology, Hainan University（海南大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and System Control, Ministry of Education, Shandong University（山东大学机器智能与系统控制教育部重点实验室） ； School of Data Science, Lingnan University（岭南大学数据科学学院） 纠错

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

AI总结 针对水下图像低对比度、不均匀光照和颜色失真问题，提出退化感知条件生成网络（DCGNet），通过动态多粒度模块、水下物理先验模块和空间高斯模块，结合扩散变压器，显著提升检测性能。

JointHOI: Jointly Generating Contact Maps Enhances Hand Object Interaction Generation

JointHOI：联合生成接触图增强手物交互生成

Mingyeong Song, Jungbin Cho, Jisoo Kim, Ananya Bal, Kartik Sharma, Youngjae Yu, Laszlo A. Jeni, Junhyug Noh

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） ； Yonsei University（延世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； 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 提出单阶段扩散框架JointHOI，联合生成3D手物运动与距离接触图，通过接触引导采样提升时间稳定性和物理合理性。

Comments 18 pages