图像生成

Rethinking Visual Autoregressive Sampling with Information-Grounding Guidance

基于信息基础引导的视觉自回归采样再思考

Ky Dan Nguyen, Hoang Lam Tran, Anh-Dung Dinh, Daochang Liu, Weidong Cai, Xiuying Wang, Chang Xu

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究基于下一尺度预测的自回归模型在图像生成中因信息不一致致引导信号分散问题，提出信息基础引导（IGG）框架，通过动态加权将引导锚定到语义重要令牌，在相关任务中生成更优图像，有效纠正基于AR的方法。

Comments Accepted to The Forty-Third International Conference on Machine Learning (ICML 2026); 15 pages, 7 figures

Prompt-Adapter Context Routing for Parameter-Efficient Multi-Shot Long Video Extrapolation

用于参数高效多镜头长视频外推的提示适配器上下文路由

Anna Córdoba, Adam Puente Tercero, Nerea Angulo Hijo, Mar Linares Tercero, Julia Barrientos, Ainhoa Miranda, Jesús Olivera

机构 * Instituto de Investigación en Visión Artificial（人工视觉研究所） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究多镜头长视频外推问题，提出PACR-Video框架，通过冻结文本到视频扩散变换器，用低秩时间适配器及递归提示库增强，结合特定调优目标和调度，在多基准测试中优于多种基线，证明其能为长视频外推提供可控能力。

Comments 10 pages, 2 figures

Patch Knowledge Transfer for Efficient AI-Generated Image Quality Assessment

用于高效人工智能生成图像质量评估的补丁知识转移

Jiquan Yuan

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对人工智能生成图像质量评估任务，主流方法存在计算成本高或评估准确性差的问题，提出基于知识蒸馏的补丁知识转移（PKT）框架，设计双模型架构，实验表明该框架能降低计算成本并平衡模型效率与评估准确性。

Comments 13 pages. ICME26 Spotlight

Reduced NEXI protocol for the quantification of human gray matter microstructure on the Connectome 2.0 scanner

用于Connectome 2.0扫描仪中人类灰质微结构量化的一种简化NEXI协议

Quentin Uhl, Tommaso Pavan, Julianna Gerold, Kwok-Shing Chan, Yohan Jun, Shohei Fujita, Aneri Bhatt, Yixin Ma, Qiaochu Wang, Hong-Hsi Lee, Susie Y. Huang, Berkin Bilgic, Ileana Jelescu

机构 * Lausanne University Hospital (CHUV) and University of Lausanne（拉沃斯大学医院（CHUV）和拉沃斯大学） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging（阿提诺拉A.马丁诺斯生物医学成像中心） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种简化NEXI协议，利用可解释AI框架减少扫描时间，验证了其在体内的有效性，并展示了其在微结构映射中的优势。

Comments Submitted to Imaging Neuroscience. This all-in-one version includes supplementary materials. 34 pages, 145 figures, 4 tables

Imbalance-Robust and Sampling-Efficient Continuous Conditional GANs via Adaptive Vicinal Learning and Auxiliary Regularization

通过自适应邻域学习和辅助正则化实现不平衡鲁棒且采样高效的连续条件生成对抗网络

Xin Ding, Yun Chen, Yongwei Wang, Kao Zhang, Sen Zhang, Peibei Cao, Xiangxue Wang

机构 * School of Artificial Intelligence/School of Future Technology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China（人工智能学院/未来技术学院，南京信息科学技术大学） ； Perceptual and Generative AI Lab, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China（感知与生成人工智能实验室，南京信息科学技术大学） ； College of Media, Zhejiang University, Hangzhou, China（传媒学院，浙江大学） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（计算机科学与技术学院，浙江大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对CcGAN固定大小邻域训练对标签密度敏感及CCDM计算昂贵问题，提出结合软/混合自适应邻域与辅助判别器引导正则化的CcGAN-AVAR，实验表明其能保持GAN采样效率，提升生成质量和标签一致性，推理速度远超CCDM。

Optimal Transport Q-Learning for Flow Policy Steering and Acceleration

用于流策略引导和加速的最优传输Q学习

Andreas Sochopoulos, Esmeralda S. Whitammer, Nikolaos Tsagkas, João Moura, Michael Gienger, Sethu Vijayakumar

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Honda Research Institute Europe（本田欧洲研究院） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对流策略性能优化难题，提出最优传输Q学习（OTQL），利用机器人经验，通过优势加权条件最优传输流匹配微调加速流策略，提升单任务和VLA策略成功率，减少推理步骤数。

Decision-Focused Scenario Generation and Selection for Efficient and Robust Grid Dispatch

用于高效稳健电网调度的决策聚焦场景生成与选择

Yangze Zhou, Yihong Zhou, Thomas Morstyn, Yi Wang

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对电网调度中分布鲁棒优化依赖预测场景构建模糊集存在的问题，提出基于决策聚焦的生成框架，依下游运行成本优化场景，适配多种生成模型，开发可微场景选择器，案例研究显示可有效降低运行成本。

Comments 10 pages, 12 figures

Strain-Rate-Consistent $\varepsilon$-Based Non-Premixed Flamelet Model

基于应变速率一致的基于ε的非预混小火焰模型

Sylvain L. Walsh, Yalu Zhu, Feng Liu, William A. Sirignano

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非预混燃烧传统FPV公式应变速率不一致问题，提出基于ε的替代耦合方法即ε-Z小火焰模型，通过二维RANS模拟对比，分析平均应变速率场与局部应变速率关系，指出原公式问题，阐述新模型优势。

Quantize the Target, Quantize the Drafter: Efficient Inference with Qwen3.5-4B

量化目标，量化草稿生成器：使用Qwen3.5 - 4B进行高效推理

Jaeyeon Kim, Jewon Lee, Bo-Kyeong Kim

机构 * Nota Inc.（Nota公司） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在在资源受限的NVIDIA A10G GPU上实现Qwen3.5 - 4B的低延迟服务。核心方法是结合量化目标模型与推测性解码，通过量化感知蒸馏恢复精度，训练专用草稿生成器加速解码，还用量化等减少开销。贡献是实现加速并满足质量阈值，排名第三。

Comments All authors contributed equally. Our submission to Efficient Qwen Competition, ICML 2026 Workshop on AdaptFM