图像生成

REVIVE: A Multi-Modal Framework for Vandalism Detection and Recovery in Autonomous Vehicles

REVIVE：一种用于自动驾驶车辆中破坏行为检测与恢复的多模态框架

Abdullah Tariq Choudhry, Tapadhir Das

机构 * University of the Pacific（太平洋大学） 纠错

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

AI总结 研究自动驾驶车辆中破坏行为导致的遮挡攻击问题，提出REVIVE多模态框架，集成多种检测与恢复方法，如二进制VOA检测、多类VOA模式识别等，实验表明该框架能有效恢复图像，提升目标检测指标，提供结构化恢复方案。

Generative Refinement Networks for Visual Synthesis

生成细化网络用于视觉合成

Jian Han, Jinlai Liu, Jiahuan Wang, Bingyue Peng, Zehuan Yuan

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出生成细化网络（GRN），通过近无损分层二进制量化解决离散化瓶颈，结合全局细化机制和熵引导采样策略，提升图像生成质量与效率。

Comments code: https://github.com/bytedance/GRN

A Feynman--Kac representation of a non-conservative and path-dependent nonlinear reaction-diffusion-advection system

非保守且路径依赖的非线性反应扩散对流系统的费曼 - 卡茨表示

Daniela Morale, Leonardo Tarquini, Stefania Ugolini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 研究非保守且路径依赖的非线性反应扩散对流系统，通过给出概率解释，得到耦合随机公式并证明其适定性，引入相互作用粒子系统，表明加权后的经验测度收敛到极限次概率。

TILDE: TILt-based Distributional Erasure for Concept Unlearning

TILDE：基于倾斜的概念遗忘分布擦除

Naveen George, Naoki Murata, Yuhta Takida, Konda Reddy Mopuri, Yuki Mitsufuji

机构 * Indian Institute of Technology Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） ； Sony AI（索尼人工智能公司） ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） 纠错

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

AI总结 文本到图像扩散模型的概念遗忘研究中，提出TILDE方法，将概念遗忘视为分布对齐问题，通过能量倾斜的无锚点目标抑制概念图像，用残差∇-GFlowNet训练实例化，实验显示其在多方面实现强大遗忘效果，提升保留率和分布保真度。

Vertigo Vertigo: Reconstructing a Cinematic Ideal through its Predictive AI Double

眩晕眩晕：通过其预测性AI双重重建电影理想

Adam Cole, Mick Grierson

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

AI总结 使用仅2.78%原始帧通过视频扩散模型重建希区柯克《迷魂记》，验证生成系统编码的经典电影规范，73.1%帧可识别，3.6%严重失败。

Comments Accepted to Ars Electronica EXPANDED 2026 - Conference on Animation and Interactive Art (in cooperation with ACM SIGGRAPH), Ars Electronica Festival, Linz. 7 pages, 7 figures. Authors' version

Point as Skeleton: Accumulated Point Cloud Enhanced Autoregressive Generation for Closed-Loop Autonomous Driving Simulation

点作为骨架：累积点云增强自回归生成用于闭环自动驾驶模拟

Songbur Wong, Xiaosong Jia, Junqi You, Bo Zhang, Pei Xu, Renqiu Xia, Yuping Qiu, Shaofeng Zhang, Zelin Zhao, Xuechao Yan, Yuchen Zhou, Yurui Chen, Wen Guo, Hang Xu, Junchi Yan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶模拟难题，提出“点作为骨架”框架，通过自回归生成器结合多种条件合成视频，引入Reset-and-Roll支持闭环，用点云骨架稳定误差，实现基于nuPlan的闭环生成接口，实验证明其提升了闭环自回归生成质量。

Straight-Path Flow Matching for Incomplete Multi-View Clustering

用于不完整多视图聚类的直线路径流匹配

Yiteng Yuan, Junyan Wang, Zheyuan Liu, Hong Jia, Lei Fan, Zhulin Tao, Lianbo Guo

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（澳大利亚机器学习研究所，阿德莱德大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Communication University of China（中国通信大学） 纠错

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

AI总结 研究不完整多视图聚类问题，提出基于直线路径流匹配的框架，通过线性插值路径用概率流替代扩散，集成视图完成与聚类对齐，实验证明该框架在标准基准上达最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026. 28 pages, 6 figures, 4 tables

Breaking Spurious Correlations via Generative Randomization and Cross-Variant Self-Supervised Learning

通过生成式随机化和跨变体自监督学习打破虚假相关性

Suraj Yadav, Anjaneya Sharma, Siddharth Yadav

机构 * Indraprastha Institute of Information Technology Delhi（德里英迪拉甘地信息技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对深度神经网络在分布转移时因利用虚假相关性而失败的问题，提出两阶段框架，先通过生成式干预分离前景对象并生成变体，再引入跨变体自监督学习，经微调后在多个基准测试中取得优异最差组性能。

Comments Accepted at CVPR Workshop 2026 GCV

ARMS: Anchor-Relational Motion Streaming for Seamless Solo-Social Motion Transitions

ARMS：用于无缝单人-社交运动转换的锚定关系运动流

Huakun Liu, Qing Yu, Kent Fujiwara, Hideaki Uchiyama, Kiyoshi Kiyokawa

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技术研究所） ； LY Corporation（LY 公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在从文本生成连续且连贯的人类运动。提出ARMS框架，统一单人运动和人际互动，引入动态不对称表示，用因果关系扩散模型及关系门控实现。实验表明其提升了转换平滑度与社会连贯性，在互动基准测试中表现良好。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://hkliu.com/arms

Multiplayer Interactive World Models with Representation Autoencoders

基于表示自编码器的多智能体交互世界模型

Anthony Hu, Václav Volhejn, Adrien Ramanana Rahary, Chris Mulder, Aditya Makkar, Alyx Liao, Amélie Royer, Manu Orsini, Adam Jelley, Eloi Alonso, Florian Laurent, Fredrik Norén, James Swingos, Jan Hünermann, Kent Rollins, Lucas Hosseini, Matthieu Le Cauchois, Maxim Peter, Pim de Witte, Tim Brown, Vincent Micheli, Moritz Böhle, Gabriel de Marmiesse, Viktoriia Sharmanska, Lucia Specia, Michael Black, Patrick Pérez

机构 * Epic Games ； École nationale des ponts et chaussées（法国国家桥梁与道路学院） 纠错

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

AI总结 针对复杂物理交互的高动态环境，该研究提出首个多智能体世界模型，以多智能体动作流为条件训练隐扩散模型，可实时生成稳定长时四智能体对局，开源相关资源。

Comments Technical report

From Pixels to Portraits: A Comprehensive Survey of Talking Head Generation Techniques and Applications

从像素到肖像：会说话头像生成技术与应用的全面综述

Shreyank N Gowda, Dheeraj Pandey, Shashank Narayana Gowda

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

AI总结 综述会说话头像生成技术，将文献分为四类方法并讨论其技术思想等。分析定量指标与感知质量差距，比较公开模型，研究新兴趋势，确定开放挑战，为从业者提供领域地图，突出相关技术和社会问题。

RynnWorld-4D: 4D Embodied World Models for Robotic Manipulation

RynnWorld-4D：用于机器人操作的4D具身世界模型

Haoyu Zhao, Xingyue Zhao, Siteng Huang, Xin Li, Deli Zhao, Zhongyu Li

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（达摩院，阿里巴巴集团） ； Hong Kong Embodied AI Lab（香港具身人工智能实验室） ； CUHK（香港中文大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对开放世界机器人操作，提出RynnWorld-4D生成模型，通过RGB-DF捕捉4D动态，其具三分支架构，还整理数据集并提出RynnWorld-4D-Policy，实验证明该模型在时空预测及实际操作任务中表现出色。

Comments Project Page: https://alibaba-damo-academy.github.io/RynnWorld-4D.github.io, Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/RynnWorld-4D

Industry Classification of GitHub Repositories Using the North American Industry Classification System (NAICS)

使用北美行业分类系统（NAICS）对GitHub仓库进行行业分类

Kevin Xu, Alexander Quispe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用北美行业分类系统对GitHub仓库进行行业分类，提出结合多种技术的检索与验证管道生成标签，构建NAICS-GH语料库，测试表明标签精度高，还对预训练编码器进行基准测试，相关数据和代码开源。

EntroPath: Maximum Entropy Path Ensemble Embedding for Manifold Learning

EntroPath：用于流形学习的最大熵路径集成嵌入

Przemysław Rola

机构 * Krakow University of Economics（克拉科夫经济大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究提出EntroPath流形学习方法，基于最大熵随机游走构建差异，通过Varadhan热核公式使自由能差异在短时间极限下收敛于平方测地线距离，在合成流形和单细胞基准测试中表现良好，尤其在特定流形上优势明显。

Comments 40 pages, 15 figures. Code: https://github.com/rpprzemek/entropath

Performance Optimization and Comparative Analysis of Generative AI Models on Advanced Accelerators

生成式人工智能模型在先进加速器上的性能优化与比较分析

Amitash Nanda, Javier Hernandez Nicolau, Madhusudan Gujral, Mahidhar Tatineni, Amitava Majumdar, Debashis Sahoo

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； San Diego Supercomputer Center（圣地亚哥超级计算机中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对生成式人工智能模型部署难题，开展系统研究，通过新颖的混合精度训练后量化评估等方法，对多种模型在不同下游任务及跨异构平台进行性能优化与比较分析。

Comments 6 pages, 3 figures

Learning Adaptive Coarse Spaces Using Transferable Neural Network Models for Linear and Nonlinear Overlapping Domain Decomposition Methods

使用可转移神经网络模型学习自适应粗空间用于线性和非线性重叠区域分解方法

Axel Klawonn, Martin Lanser, Janine Weber-Hamacher

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对系数高度不均匀问题，在自适应广义 Dryja - Smith - Widlund 粗空间构建中计算时间长的问题，提出用回归和分类神经网络预测粗基函数及数量的两阶段方法，无需求解特征值问题，还能转移到多种问题。

Metagraph-Based Domain-Decomposed Galerkin Reduced-Order Model

基于元图的区域分解伽辽金降阶模型

Kyohei Shintate, Naoki Morita, Shigeki Kaneko, Nozomi Magome, Naoto Mitsume

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对大规模问题，提出基于元图的区域分解伽辽金降阶模型MBDD - G - ROM，利用两个图级别表示模型，通过划分元图实现并行化与负载平衡，经实验验证该模型能保持精度并提高并行效率。

An adaptive, space-time discretized linear iterative scheme for doubly-degenerate parabolic problems

一种用于双重退化抛物问题的自适应时空离散线性迭代格式

Ayesha Javed, Koondanibha Mitra, Iuliu Sorin Pop

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对双重退化抛物问题，提出基于非线性项拆分的时空公式，用迭代线性化格式求解，证明其无条件收敛，分解非线性残差对偶范数得到后验估计，用于自适应时空求解器，数值实验表明该求解器能有效分配资源使误差快速衰减。

Comments 43 pages, 59 Figures

From Gravity to Confinement: Wealth Redistribution as Optimal Drift Design in the Fokker-Planck Framework

从引力到约束：财富再分配作为福克-普朗克框架下的最优漂移设计

Anders G Frøseth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究财富再分配问题，通过福克-普朗克框架将最优再分配设为控制问题，考虑干预成本，对比比例税与累进税，指出累进税能在政策相关时间尺度内再分配，比例税依赖人口更替。

Comments 28 pages, 1 figure, 1 table. Companion paper to arXiv:2603.05264, arXiv:2603.05277, and arXiv:2603.05283

Drug release dynamics from a three-layer composite contact lens in the vial, eye wear with blinking, and blister pack settings

小瓶、眨眼佩戴的眼镜及泡罩包装环境下三层复合隐形眼镜的药物释放动力学

Daniel M. Anderson, Rayanne A. Luke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究复合隐形眼镜药物释放动力学，构建含三个耦合偏微分方程层的模型，依据体内数据，模拟不同环境下药物累积释放曲线，研究设计特征对\(t_{50}\)的影响及泡罩包装储存问题，助医学人员理解递送机制与预测药物转运。

Comments 32 pages, 15 figures, 4 tables

Structured Illumination Scanning Thermography (SISTER)

结构照明扫描热成像（SISTER）

Pengfei Zhu, Julien Lecompagnon, Philipp Daniel Hirsch, Mathias Ziegler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对传统光热成像技术的局限，提出结构照明扫描热成像（SISTER）框架，以连续空间扫描取代时间调制，基于马尔可夫半群和伽利略坐标变换实现动态到静态重建，提升了成像性能，为工业无损检测提供实用范例。

Nonlinear Causality and Strong Hyperbolicity of Einstein-Israel-Stewart Theories of Transient Relativistic Fluid Dynamics

相对论瞬态流体动力学的爱因斯坦 - 以色列 - 斯图尔特理论的非线性因果性和强双曲性

Ian Cordeiro, Enrico Speranza, Fábio S. Bemfica, Marcelo M. Disconzi, Jorge Noronha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 对相对论瞬态流体动力学的一类理论进行非线性因果性和局部适定性分析，建立因果性充要及强双曲性充分代数条件，条件纯代数无需特殊假设，结果可用于研究该理论在重离子碰撞和天体物理学中的适用范围。

Comments 44 pages, 1 figure

A generalised microbial cell model for methane biosignature predictions

用于甲烷生物特征预测的广义微生物细胞模型

Arwen E. Nicholson, Nathan J. Mayne

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对多数潜在宜居行星与地球不同的情况，探索基于地球生命知识但不受限的广义微生物细胞模型，通过建模产甲烷微生物单物种生物圈，研究细胞相关因素对甲烷生物特征的影响，探讨预测方法及模型适用性。

Comments This is a pre-copyedited, author-produced PDF of an article accepted for publication in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society following peer review

Analyzing Cosmic Ray Spectral Features: A Numerical Investigation

分析宇宙射线光谱特征：数值研究

Yuca C. Chen, Zachary M. Dorris, Eun-Suk Seo, Vladimir S. Ptuskin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究利用GALPROP v57代码，通过含再加速和对流效应的扩散模型，结合参数优化模块，研究宇宙射线多种光谱特征成因，如谱硬化、质子和氦谱软化及正电子过量，通过不同情况拟合并与数据比较，探讨了光谱特征的意义。

Comments 23 pages, 12 figures. Published in the Special Issue "Astrophysics of cosmic rays in the multi-messenger era"

Journal ref Advances in Space Research 77 (8), 8376-8390 (2026)

Convergence Rates for Vanishing Viscosity Approximations of Possibly Degenerate Viscous Hamilton--Jacobi Equations

可能退化的粘性哈密顿 - 雅可比方程的消失粘性逼近的收敛速度

Junkai Qi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究平坦环面上可能退化的粘性哈密顿 - 雅可比方程的消失粘性逼近的收敛速度，在哈密顿量标准假设下，先证逐点$O(\epsilon|\log\epsilon|)$收敛速度，后证测试误差时对数 Loss 可去，有平均$O(\epsilon)$速度，基于非线性伴随方法等证明。

Comments 17 pages

Propagating Direction Near the Strong-Competition Borderline in the Two-Species Lotka-Volterra Model

两种群Lotka-Volterra模型在强竞争边界附近的传播方向

Chiun-Chuan Chen, Shun-Chieh Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究强竞争下两种群Lotka-Volterra竞争扩散模型中双稳行波的传播方向，聚焦近对称情形，利用前期零波速条件的极小极大公式，分析波的渐近行为并构造测试函数确定波速符号，验证相关猜想并得出零波速条件受竞争与扩散率相互作用影响的明确界限。

Differentiable OPLS Force Field Parameterization for Ionic Electrolytes and High-Throughput Application to Lithium-ion Batteries

用于离子电解质的可微OPLS力场参数化及在锂离子电池中的高通量应用

Haichao Huang, Zilin Chen, Qi Liu, Tianqi Zhao, Yunpei Liu, Guotao Qiu, Jianhui Chen, Zhen Li, Wenshuo Liang, Minsung Cho, Manxue Zhang, Feiyu Kang, Xiaolong Zou, Yidan Cao, Xushan Zhao, Ziqi Cheng, Ye Mei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对锂离子电池离子电解质设计难题，开发可微OPLS-AA力场参数化工作流程，用拓扑引导减少参数冗余，以实验密度为拟合目标、离子电导率为验证指标，进行高通量模拟，为离子电解质设计提供基础。

Universal fluctuations of first discoveries in competitive exploration

竞争探索中首次发现的普遍涨落

Arthur Plaud, P. L. Krapivsky, S. Redner, Olivier Bénichou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究竞争探索中首次发现的问题，引入发现份额\(X_n\)，核心方法是分析谱维度\(d_s\)，主要贡献是得出不同\(d_s\)下的渐近方差等结果及揭示首次到达不等式的涨落理论。

Comments 8 pages + 61 pages Supplemental Information

Effective Color Dipole Approach to Color Transparency in $ρ^0$ Electroproduction

有效色偶极方法在\texorpdfstring{$ρ^0$}{rho^0}电产生中的颜色透明度研究

Tae Keun Choi, Kook-Jin Kong, Byung-Geel Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 采用多通道末态相互作用框架，结合有效色偶极模型边界条件，研究$^{12}$C和$^{56}$Fe核上$ρ^0$电产生中的核透明度，解释了CLAS数据中$Q^2$依赖的增强现象。

Comments 7 pages, 4 figures

hp-Optimal DG Approximation and Robust Schwarz Decompositions on One-Irregular Cubical Meshes

单不规则立方体网格上的hp最优DG逼近和鲁棒Schwarz分解

Situan Li, Weiying Zheng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对单不规则网格上的变阶有限元空间，提出hp最优DG逼近和加性Schwarz分解，证明内罚DG方法的hp最优能量范数估计，并推导稳定分解，数值实验验证p最优误差估计和预条件子鲁棒性。

Comments Withdrawn by the authors. The current version requires substantial revision to clarify the assumptions and proof of the main decomposition theorem. The authors will prepare a revised version