图像生成

From Global to Factor-Wise Expert Composition in Discrete Diffusion Models

从离散扩散模型中的全局专家组合到因子级专家组合

Haozhe Huang, Yudong Xu, Abhijoy Mandal, Alán Aspuru-Guzik

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Mechanical & Industrial Engineering, University of Toronto（多伦多大学机械与工业工程系） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高级研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对离散扩散模型中专家组合方法的局限性，提出因子级组合框架FactorDiff，将样本分解为更小因子，通过动态路由使因子与相关专家匹配，在ARC - AGI基准测试中表现优于全局标量加权方案。

Xema: Efficient Diffusion Serving through Fine-Grained Memory Management and Auto-Configuration

Xema：通过细粒度内存管理和自动配置实现高效扩散服务

Xueze Kang, Guangyu Xiang, Suyi Li, Yuxin Wang, Shaohuai Shi, Lin Zhang, Xiaowen Chu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对扩散模型服务受GPU内存限制问题，提出Xema系统，通过细粒度内存管理和自动配置，利用可预测张量生命周期优化内存，引入离线规划器联合选择参数，实现高效扩散服务，相比现有配置提升SLO达成率并降低规划成本。

SegDiff: Segmented Trajectory Diffusion for Consistent and Adaptive Robot Manipulation

SegDiff：用于一致且自适应机器人操作的分段轨迹扩散

Haidong Cao, Wenjun Cao, Quanhao Li, Sicheng Xie, Zhiying Du, Jiaqi Leng, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University, China（可信具身人工智能研究院，复旦大学，中国） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI, China（上海多模态具身人工智能重点实验室，中国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对机器人模仿学习中现有方法的不足，提出SegDiff闭环视觉运动策略，分解示范为运动段并预测连续轨迹，利用扩散模型等提出动态时间集成机制，在多场景中性能优于现有方法，能处理长时间依赖并保持实时适应与控制稳定。

Sticky Jump Diffusions: A Unifying View of Masked, Continuous, and Hybrid Diffusion

粘性跳跃扩散：掩码、连续和混合扩散的统一视角

Pascal Jutras-Dubé, Patrick Pynadath, Jeremy Lu, Yuan Gao, Ruqi Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究引入粘性跳跃扩散（SJDs）统一掩码、连续和混合扩散。通过去噪危险匹配从单个去噪分类器估计相关量，SJD能恢复多种扩散类型，其反转解释各类型特征，还拓展了解粘核设计空间，在多数据集上表现优于恒等核混合方法。

A Single Diffusion-Policy Controller for Multi-Task Block Pushing with Zero-Shot Sim-to-Real Transfer

用于多任务块推的单扩散策略控制器，具有零样本模拟到现实转移

Haitong Ma, Haldun Balim, Yang Hu, Bo Dai, Na Li

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究旨在用强化学习从零训练单扩散策略用于多任务块推，提出含简单策略损失函数的框架，结合反向课程生成等应对探索挑战，评估其在不同条件下零样本从模拟到现实的转移能力，证明该流程有效。

Comments 8 pages, 7 figures

D-SafeMPC: Diffusion-Driven Safe Model Predictive Control with Discrete-Time Control Barrier Functions

D-SafeMPC：基于离散时间控制障碍函数的扩散驱动安全模型预测控制

Erdi Sayar, Ersin Daş, Joel W. Burdick, Alois Knoll, Erdal Kayacan

机构 * Paderborn University（帕德博恩大学） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对扩散模型用于机器人规划时无法保证安全和动态约束的问题，提出D-SafeMPC方法，通过控制障碍函数等引导扩散过程，结合迭代投影方案，经实验验证该方法能提升安全性、任务成功率和规划效率。

Diffusion for Long-Horizon Multi-Robot Path Planning in Human-Shared Environments

人类共享环境中长距离多机器人路径规划的扩散方法

Vaibhav Sanjay, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究人类共享环境中多机器人长距离路径规划问题，提出MRRD框架，结合滚动时域、并行扩散推理及冲突搜索机制，纳入时间条件与引导项，实验证明该框架能实时扩展到15个机器人，性能优于现有基线。

Comments 8 pages, 3 figures, to be published in IROS 2026

The Singularity Space: A Generative Diffusion Framework for Signal Representation

奇点空间：一种用于信号表示的生成扩散框架

Eli Bar-Yosef, Amir Averbuch, Eli Turkel

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究提出奇点空间这一用于信号表示的生成扩散框架，基于复平面奇点，利用基于变压器的扩散模型，具有可解释性、结构稳定性等特性，在一维伯格斯激波测试中表现良好，为瞬变主导信号提供实用基础。

Conservation Laws for Diffusion Models

扩散模型的守恒定律

Ziv Aharoni, Henry D. Pfister

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究为一类无记忆噪声过程的扩散模型开发基于GEXIT函数的守恒定律，统一离散和连续扩散似然性表征，利用局部性属性简化训练，通过在合成数据和标准基准上验证，揭示有限容量去噪器对不同噪声后验近似精度差异影响性能。

Front propagation in hybrid reaction-diffusion epidemic models with spatial heterogeneity. Part II: Pulsating traveling waves

具有空间异质性的混合反应扩散流行病模型中的前沿传播。第二部分：脉动行波

Quentin Griette, Hiroshi Matano

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有空间异质性的混合反应扩散流行病模型，证明了脉动行波存在性及前沿指数衰减率，给出\(c^*_R\)和\(c^*_L\)不同的例子，突出该系统与标量KPP型方程差异。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2408.07501

Nonparametric estimation of the diffusion coefficient of an ergodic diffusion process on non-compact supports under Osgood's conditions

在奥氏条件下非紧支撑上遍历扩散过程扩散系数的非参数估计

Eddy-Michel Ella-Mintsa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究非紧支撑上遍历扩散过程平方扩散系数的非参数估计，核心方法是投影到有限维空间构造估计量，贡献为建立风险界、收敛速率，进行模型选择并通过模拟数据完善理论结果。

Comments 42 pages, 3 figures

Quantitative estimates of propagation of chaos for multi-species cross-diffusion equations

多物种交叉扩散方程的混沌传播定量估计

Yue Li, Yefei Yin, Zhipeng Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究从适度相互作用随机粒子系统推导多物种交叉扩散方程的混沌传播定量估计，用相对熵方法分两步证明\(L^1\)范数下结果，结合相关收敛与估计经插值得\(L^q\)结果。

Geometry-Optimized Complex-Domain error-diffusion encoding for Fourier Single-Pixel Imaging

用于傅里叶单像素成像的几何优化复域误差扩散编码

Chongwu Shao, Yue Cao, Wei Zhang, Xiaopeng-Jin, Yingran Shen, Shijian Li, Xu-Ri Yao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对傅里叶单像素成像，提出几何优化复域误差扩散编码方法，用K个加权二进制图案表示复值傅里叶基图案并在复域扩散残余误差，建立几何解释并开发优化策略，经模拟和实验验证，其重建质量优于传统相移抖动。

Comments 6 pages, 5 figures

A Multiscaling Fingerprint of Earthquake Diffusion in Seismic Swarms

地震群中地震扩散的多尺度指纹

Cataldo Godano, Giuseppe Petrillo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究利用一致聚类方法和多尺度谱ε(q)分析南加州地震目录中的地震群，发现地震群有强异常扩散特征，其多尺度谱可区分群迁移与传统构造地震序列。

Comments 12 pages, 3 figures

Stochastic simulations of nonlinear reaction-diffusion equations using an exponential integrator

使用指数积分器对非线性反应扩散方程进行随机模拟

Elliot J. Carr

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对非线性反应扩散方程的随机模拟方法，核心方法是在时间离散时采用指数积分器，主要贡献是能产生有效概率，放宽时间步长条件，通过模拟一维和二维模型验证了方法准确性。

Comments 9 pages, 2 figures

Constraints on unimodular diffusion models with latest observables

基于最新观测对单模扩散模型的约束

Jesús Chavarría, Sebastien Fromenteau, Daniel Sudarsky, Mariana Vargas-Magaña

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究基于违反能量 - 动量守恒产生有效宇宙学常数的情形，利用最新观测数据更新分析单模扩散模型，识别出过渡阶段，虽未显著缓解\(H_0\)张力，但为解决哈勃膨胀率差异等问题提供新思路。

Comments 24 pages, 9 figures

From diffusion to transmission via EDP-convergence: a paradigmatic multiscale limit

从扩散到通过EDP收敛的传输：一个典型的多尺度极限

Thomas Frenzel, Alexander Mielke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究区间上非线性扩散方程，通过EDP收敛研究相关梯度结构，展示自由能等性质向有效动力学关系的迁移，从线性昂萨格关系出发得到指数增长的马塞兰 - 德东德动力学。

Comments 47 pages, 2 figures

Data-efficient continuous conditional denoising diffusion model for microstructure generation

用于微观结构生成的数据高效连续条件去噪扩散模型

Tarakram Ramgopal, Gowtham Nimmal Haribabu, Hussein Farahani, Cornelis Bos, Siddhant Kumar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对传统模型瓶颈及去噪扩散模型训练数据量大的问题，提出连续条件去噪扩散模型，通过邻域损失训练策略等，在紧凑数据集上学习微观结构统计模式，成功为低碳钢生成相关微观结构，助力材料工艺设计优化。

Comments 42 pages, 22 figures

Enhanced diffusion of colloidal tracers due to enzymatic activity

由于酶活性导致的胶体示踪剂扩散增强

Mauricio Gomez, Erick Leyva, Justine Miqueu-Petit, Dakota Feldcamp, Anthony Estrada, W. Benjamin Rogers, Jennifer L. Ross, Wylie W. Ahmed

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究酶活性对胶体示踪剂扩散的影响，通过结合差分动态显微镜和光镊测量，比较不同配置、不同大小示踪剂的情况，发现酶活性可转换为微观运动和力，增强效果受多种因素影响，对理解非平衡动力学有重要意义。

Comments 12 pages, 8 figures

Direct Measurement of Diffusion Coefficients: Evidence for Diffusive Stochastic Heating in Collisionless Plasmas

扩散系数的直接测量：无碰撞等离子体中扩散随机加热的证据

Tamar Ervin, Trevor A. Bowen, Alfred Mallet, Philip A. Isenberg, Kristopher G. Klein, Stuart D. Bale, Benjamin D. G. Chandran, Roberto Livi, Ali Rahmati, Davin E. Larson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究利用帕克太阳探测器观测低β流，通过反转质子引导中心方程测量扩散系数，计算加热率，以识别无碰撞等离子体中加热过程，为近太阳太阳风存在类似福克 - 普朗克扩散过程提供证据。

Comments Accepted in PRL, 10 pages, 5 figures

Solar Wind Proton Implantation and Hydrogen Diffusion: Model Comparisons to M3 Observations

太阳风质子注入与氢扩散：与M3观测的模型比较

O. J. Tucker, W. M. Farrell, S. Li, A. R. Poppe, Kennedy White, Valeriy Tenishev

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究月球表面3微米吸收特征，通过太阳风质子注入、氢扩散等模型与M3观测比较，采用加权激活能仓表示法计算表面丰度，拟合出相关参数，再现了主要丰度结构，揭示了模型与数据在部分区域的差异。

Comments Revised manuscript submitted to Planetary and Space Science

Prompt Compression in Diffusion Large Language Models: Evaluating LLMLingua-2 on LLaDA

在扩散大型语言模型中进行提示压缩：在LLDA上评估LLMLingua-2

Sterling Huang, Abigayle Brown, Jiyoo Noh, Jiakang Xu, Wantong Huo, Kaung Myat Kyaw, Jonathan Chan

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； King Mongkut’s University of Technology Thonburi（泰国科技理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了提示压缩在扩散大型语言模型中的有效性，通过在LLDA上评估LLMLingua-2，发现提示压缩在数学推理任务中效果不佳，而摘要任务相对稳健，表明为扩散模型设计的提示压缩方法并不适用于所有场景。

Comments Accepted to appear in The 14th International Conference on Advances in Information Technology (IAIT2026)

Quantum circuits for the advection-diffusion equation with boundary conditions based on LCHS

具有边界条件的输运-扩散方程的量子电路：基于LCHS方法

Leyu Chen, Tiegang Liu, Liang Xu, and Kun Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种系统且明确的量子电路框架，用于求解带有边界条件的输运-扩散方程，基于线性哈密顿量组合模拟（LCHS）方法。通过结合有限体积法（FVM）与多种通量构造方案，详细设计了针对Robin边界条件（包括Dirichlet和Neumann边界条件作为特殊情况）和周期边界条件的量子电路。与以往量子模拟输运-扩散方程的工作相比，本文对由构造的量子电路引起的线性组合单位元（LCU）误差进行了详细分析。全面的门复杂度分析展示了量子计算在高维场景中的优势。在容错模拟器上模拟了所提出的电路，并通过数值结果验证了该框架在均匀、非均匀和高维情况下的有效性。该框架兼容多种空间离散化方法和数值方案，自然扩展到其他线性PDEs，并为未来容错量子计算机上解决大规模PDE问题建立了实用基础。

Comments 47 pages,19 figures

Joint Reconstruction of Activity and Attenuation in PET by Diffusion Posterior Sampling in Wavelet Coefficient Space

通过小波系数空间中的扩散后验抽样联合重建PET中的活动与衰减

Clémentine Phung-Ngoc, Alexandre Bousse, Antoine De Paepe, Thibaut Merlin, Baptiste Laurent, Hong-Phuong Dang, Olivier Saut, Catherine Cheze-Le-Rest, Dimitris Visvikis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种无需辅助解剖成像的PET联合重建方法，利用小波扩散模型和扩散后验抽样技术，在不同计数条件下实现高质量的噪声去除重建，尤其在TOF信息可用时保持量化准确性。

Comments 16 pages, 10 figures, 8 tables

Safer Trajectory Planning with CBF-guided Diffusion Model for Unmanned Aerial Vehicles

基于CBF引导扩散模型的无人机安全轨迹规划

Peiwen Yang, Shiyu Bai, Weisong Wen, Yixin Gao, Jiahao Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AeroTrajGen框架，通过CBF引导采样提升扩散模型在无人机轨迹生成中的安全性与敏捷性，减少碰撞率94.7%。

Comments Some equations need to be checked

MetaState: Persistent Working Memory Enhances Reasoning in Discrete Diffusion Language Models

MetaState: 持久工作记忆增强离散扩散语言模型的推理能力

Kejing Xia, Mingzhe Li, Lixuan Wei, Zhenbang Du, Xiangchi Yuan, Dachuan Shi, Qirui Jin, Wenke Lee

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 MetaState通过引入轻量级循环增强模块，为冻结的离散扩散语言模型提供持久固定大小的工作记忆，提升推理性能，平均提升4.5%。

Enhancing Reasoning for Diffusion LLMs via Distribution Matching Policy Optimization

通过分布匹配策略优化增强扩散大语言模型的推理能力

Yuchen Zhu, Wei Guo, Jaemoo Choi, Petr Molodyk, Bo Yuan, Molei Tao, Yongxin Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DMPO方法，通过分布匹配优化提升扩散大语言模型的推理能力，实现显著的准确率提升。

Riemannian Denoising Diffusion Probabilistic Models

黎曼去噪扩散概率模型

Zichen Liu, Wei Zhang, Christof Schütte, Tiejun Li

机构 * Center for Data Science, Peking University（数据科学中心，北京大学） ； Zuse Institute Berlin（柏林Zuse研究所） ； Institute of Mathematics, Freie Universität Berlin（柏林自由大学数学研究所） ； LMAM and School of Mathematical Sciences, Center for Machine Learning Research and Center for Data Science, Peking University（LMAM和数学系，机器学习研究中心和数据科学中心，北京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于投影方案的黎曼去噪扩散概率模型，适用于更一般的流形，无需复杂的几何信息，通过理论分析和实验验证展示了其在高维流形数据建模中的有效性。

Journal ref Communications in Mathematical Sciences, 2026

Likelihood Matching for Diffusion Models

扩散模型的似然匹配

Lei Qian, Wu Su, Yanqi Huang, Song Xi Chen

机构 * Center for Data Science（数据科学中心） ； Peking University（北京大学） ； Guanghua School of Management（光华管理学院） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究提出似然匹配方法训练扩散模型，通过建立目标数据分布似然与反向扩散样本路径似然的等价关系，利用拟似然近似反向转移密度，估计得分和海森矩阵函数，引入随机采样器，建立一致性并提供收敛保证，经评估验证了该方法的有效性。

Airborne Particle Communication Through Time-varying Diffusion-Advection Channels

通过时变扩散-平流通道的机载粒子通信

Fatih Merdan, Ozgur B. Akan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究时变扩散-平流通道下的机载粒子通信，用移动框架法推导通道脉冲响应，通过功率延迟分布表征通道，定义通道色散时间。系统级仿真表明波形设计关键，引入OLR量化失真，为复杂环境中粒子通信建模设计提供基础。

Comments 14 Pages, 9 figures