图像生成

When T2I Synthetic Data Backfires: Amplified Privacy Risks in Real-Synthetic Mix Training

当文本到图像合成数据适得其反时：真实-合成混合训练中的隐私风险放大

Na Li, Boyu Kuang, Hongsheng Hu, Liquan Chen, Hyoungshick Kim, Yansong Gao, Anmin Fu

专题命中 文生图 ：text-to-image(abstract)

AI总结 研究真实-合成混合训练中合成数据会放大真实训练样本隐私泄露问题，建立理论框架，提出RSMixLeak通过成员推理攻击评估风险，有两个变体，还给出轻量级泄露倾向指标以识别高风险数据集。

Do Image Editing Models Understand Lighting?

图像编辑模型是否理解光照？

Tim Küchler, Johann-Friedrich Feiden, Matthias Nießner, Carsten Rother

机构 * Heidelberg University（海德堡大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Zuse School ELIZA 纠错

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

AI总结 提出3D锚定光探针基准(3DLP)，通过真实世界HDR数据集评估图像编辑模型对光照变化的编辑准确性，发现模型在镜面高光区域表现较好，但整体仍有改进空间。

Comments Project page: https://tim-kuechler.github.io/3DLP/

PersGuard: Preventing Malicious Personalization in Text-to-Image Diffusion Models via Model Backdoors

PersGuard：通过模型后门防止文本到图像扩散模型中的恶意个性化

Xinwei Liu, Xiaojun Jia, Yuan Xun, Hua Zhang, Xiaochun Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（信息工程研究所，中国科学院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； BraneMatrix AI ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus, Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 研究针对文本到图像扩散模型个性化引发的隐私问题，提出PersGuard框架，通过在模型发布前嵌入保护后门，结合统一优化问题制定后门注入，经实验验证其在隐私保护方面优于现有基于扰动的方法。

TCAM-Diff: Triplane-Aware Cross-Attention Medical Diffusion Model

TCAM-Diff：三平面感知交叉注意力医学扩散模型

Zhenkai Zhang, Krista A. Ehinger, Tom Drummond

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

AI总结 研究提出TCAM-Diff这一3D医学图像生成模型，采用仅解码器自动编码器方法学习三平面表示，利用三平面感知交叉注意力扩散模型整合特征，经预训练解码器模块转换为3D体素，在多规模医学数据集实验中结果出色，优于其他类似方法。

Comments Accepted at AAAI 2025. Code is available at https://github.com/Fredy-Zhang/TCAM-Diff

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 39(21): 22732-22740, 2025

Post-Training Pruning for Diffusion Transformers

扩散变换器的训练后剪枝

Chengzhi Hu, Xuewen Liu, Jing Zhang, Mengjuan Chen, Zhikai Li, Qingyi Gu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对扩散变换器（DiTs）计算开销大的问题，提出DiT-Pruning方法，通过能量感知的显著性度量与聚类感知的剪枝粒度，在50%稀疏度下仅损失0.001 CLIP分数。

Comments 15 pages, 13 figures

Inverting the Streaming-Diffusion Bottleneck: Video-Rate MLLM-Conditioned Edit Diffusion on a Consumer GPU

基于视觉感知的多模态大语言模型条件编辑扩散的视频率流式风格化：蒸馏UNet + MLLM文本编码器上的非对称批处理推理

Yoshiyuki Ootani

机构 * Independent researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 针对蒸馏扩散模型中文本编码器成为瓶颈的问题，提出一种结合非对称CUDA流水线、编译友好的ControlNet-LLLite重构和周期性条件刷新调度的流式管线，在消费级GPU上实现视频率实时风格化编辑。

Comments 14 pages, 4 figures, 13 tables. Code, evaluation harness, and the released Temporal LLLite adapter weights are at https://github.com/otanl/dreamlite-stream (also mirrored to Hugging Face and Zenodo)

LightCrafter: PBR-Conditioned Video Diffusion Refinement for Controllable and Consistent Relighting

LightCrafter：用于可控且一致的重光照的PBR条件视频扩散细化

Zixin Guo, Yehonathan Litman, Yifeng He, John Miller, Chuhan Chen, Deva Ramanan

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Bosch Research（博世研究） 纠错

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

AI总结 研究视频重光照问题，提出LightCrafter混合管道，将其重表述为代理视频转换，利用PBR渲染并结合光度先验，在真实世界重光照基准上优于现有技术，还贡献合成基准及相关资源。

Comments Project page: https://www.zixinguo.me/lightcrafter

Cyclone: Diffusion Model for Cycle-Consistent Weather Editing from Unpaired Driving Data

Cyclone：基于未配对驱动数据的循环一致天气编辑扩散模型

Thang-Anh-Quan Nguyen, Moussab Bennehar, Luis Guillermo Roldao Jimenez, Nathan Piasco, Dzmitry Tsishkou, Laurent Caraffa, Jean-Philippe Tarel, Roland Brémond

机构 * Huawei Paris Research Center（华为巴黎研究中心） ； Gustave Eiffel University（古斯塔夫·埃菲尔大学） ； IGN-ENSG（法国国家地理信息与森林和环境信息研究所） 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶系统在不同天气条件下可靠感知的挑战，提出Cyclone框架，基于潜在扩散，利用循环一致约束和图像-文本模型知识，无需配对数据生成多种天气条件，实验表明其输出更优，还可提炼为视频扩散模型。

Comments Project page: https://ntaquan0125.github.io/weather-cyclone/

Nexus: Native Mesh Generation with Diffusion

Nexus：基于扩散的原生网格生成

Hanxiao Wang, Ying-Tian Liu, Yuan-Chen Guo, Qi-Yuan Feng, Zi-Xin Zou, Ding Liang, Biao Zhang, Yan-Pei Cao

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； VAST（无（暂未找到合适中文名，VAST可音译为“瓦斯特”，但这并非一个正式的中文机构名，所以保留英文）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 研究针对高质量三角形网格生成问题，提出Nexus扩散方法，通过解耦顶点与拓扑生成实现整体网格生成，经实验验证其性能优于现有基线，有效克服顺序网格建模局限且获从业者青睐。

RoughNet: Mapping Arctic Sea Ice Roughness Using Diffusion-Based Super-Resolution of Satellite Imagery

RoughNet：利用基于扩散的卫星图像超分辨率绘制北极海冰粗糙度

Tessa Cannon, Michel Tsamados, Petru Manescu, Thomas Newman, Christian Haas, Veit Helm, Weibin Chen, Randall Scharien

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Alfred Wegener Institute Helmholtz Centre for Polar and Marine Research（阿尔弗雷德·韦格纳极地与海洋研究所亥姆霍兹中心） ； University of Victoria（维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在准确估计北极海冰粗糙度，采用RoughNet方法，通过条件扩散框架从光学卫星图像重建海冰地形，经训练和评估，能在不同冰况下泛化，为高分辨率海冰测绘和粗糙度估计提供可扩展途径。

Comments Code available at https://github.com/tessacannon48/RoughNet

Text2Sign: A Single-GPU Diffusion Baseline for Text-to-Sign Language Video Generation

文本到手语：用于文本到手语视频生成的单 GPU 扩散基线

Ruize Xia

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

AI总结 研究文本到手语视频生成，提出Text2Sign模型，结合冻结视觉语言文本编码器等技术，降低全视频注意力成本。在特定分割上有一定验证损失等结果，虽提示敏感性弱，但为单GPU研究提供了基线。

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 64003-64017, 2026

ExtraGS: Enhancing Endoscopic View Extrapolation via Diffusion-Guided 3D Gaussian Splatting

ExtraGS：通过扩散引导的3D高斯点渲染增强内窥镜视图外推

Cheng-Tai Hsieh, Jiwei Shan, Han Fang, Jianshu Hu, Tao Ni, Lijun Han, Yutong Ban, Shing Shin Cheng, Hesheng Wang

机构 * The School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University, and the Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location-Based Services（上海交通大学自动化与智能感知学院以及上海市导航与位置服务重点实验室） ； Global College, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学密西根学院） ； Shanghai Ninth People’s Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属第九人民医院） 纠错

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

AI总结 研究针对传统内窥镜视野局限及神经渲染外推有伪影问题，提出ExtraGS框架，通过不确定性引导虚拟相机采样、扩散模型细化视图及置信加权微调策略，增强内窥镜视图外推，在新视图合成中达先进性能。

MedDiffuseMix: Preserving Diagnostic Evidence with Saliency-Aware Diffusion Medical Image Data Augmentation

MedDiffuseMix: 通过显著性感知的扩散医学图像数据增强保留诊断证据

Teerath Kumar, Raja Vavekanand, Muhammad Turab

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

AI总结 提出MedDiffuseMix框架，利用分类器显著性图引导扩散混合，主要增强低显著性背景区域，保留诊断关键区域，在四个医学图像数据集上提升分类性能。

Comments Under review Signal Image and Video Processing

Kaleido: Algorithm-Hardware Co-Design for Video Diffusion Transformers by Exploiting Latent Space Correlations

Kaleido：通过利用潜在空间相关性对视频扩散变压器进行算法-硬件协同设计

Wenxuan Miao, Haosong Liu, Weiming Hu, Zihan Liu, Aiyue Chen, Jianlin Yu, Yiwu Yao, Yiming Gan, Jieru Zhao, Jingwen Leng, Minyi Guo, Yu Feng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Qi Zhi Institute（上海交通大学、上海颀智研究所） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； ICT, Chinese Academy of Sciences（信息科技研究所、中国科学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对视频扩散变压器计算成本高的问题，提出Kaleido算法-硬件协同设计，利用潜在空间通道级时空相关性加速操作，有轻量级重用算法，设计了加速器，实验表明其相比现有加速器有显著加速和节能效果。

Discrete Diffusion Models: A Unified Framework from Tokenization to Generation

离散扩散模型：从词元化到生成的统一框架

Ye Yuan, Weien Li, Rui Song, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Zixuan Dong, Linfeng Du, Zipeng Sun, Weixu Zhang, Jiaxin Huang, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Xiuyuan Hu, Haolun Wu, Yankai Chen, Fengran Mo, Jikun Kang, Bowei He, Philip S. Yu, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） ； Salesforce（Salesforce公司） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究离散扩散模型，引入统一框架从离散状态空间构建审视该模型，让现有公式成为共同设计空间实例，揭示训练、推理等方面权衡，为未来研究提供方向。

Propagation dynamics of an acid-mediated invasion model with degenerate tumor diffusion

具有退化肿瘤扩散的酸介导侵袭模型的传播动力学

Xinyue Cao, Quentin Griette, Xiong Li, Yang Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有密度依赖退化扩散的酸介导肿瘤侵袭模型的行波前沿，通过引入非线性变量变换等方法，证明了特定波速下行波前沿存在，连接肿瘤主导与健康状态，并建立了相关估计。

Comments 27 pages

Non-local evolution equations with Lévy diffusion: Well-posedness and limiting behavior

具有 Lévy 扩散的非局部演化方程：适定性与极限行为

Xi Huang, Li Peng, Yong Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有 Lévy 扩散的时间非局部演化方程，通过从属原理和松弛函数理论，在相关条件下探讨非局部线性演化问题经典解存在性、向广义 Rayleigh - Stokes 方程的极限情况及非线性问题温和解的性质。

Estimation of Elastic Parameters with Guidance-based Diffusion model

基于引导扩散模型的弹性参数估计

Anjali Dixit, Francesco Brandolin, Tariq Alkhalifah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对弹性参数从角度叠加地震数据中可靠估计的难题，提出基于引导扩散模型的反演工作流程，经无监督训练学习参数耦合，用扩散后验采样近似似然函数，在两个数据集上评估，相比基线能恢复更好剖面并实现不确定性量化。

Generating synthetic evolution of turbulent flames with an experimental data-based spatiotemporal diffusion model

用基于实验数据的时空扩散模型生成湍流火焰的合成演化

Amrit Tarur, Shivam Barwey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究开发条件扩散模型，结合 x 预测流匹配框架及时空变压器，生成湍流火焰合成轨迹，能保留关键特征与统计一致性，还进行过渡合成外推任务，为数据稀疏环境下的数据探索提供新途径。

Towards compressed baryonic matter densities: D meson diffusion

迈向压缩重子物质密度：D介子扩散

Dani Rose J Marattukalam, Manpreet Kaur, Arvind Kumar, Sabyasachi Ghosh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过动力学理论弛豫时间近似，在手征SU(3)强子模型中计算D介子在致密核介质中的空间扩散和动量传输系数，用不同近似估算弛豫时间，其结果对评估未来重离子碰撞实验中的压缩重子物质密度有重要意义。

Condition for $1/f$ noise to occur along with an example for a diffusion equation

1/f噪声出现的条件及扩散方程示例

H. Mouri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究1/f噪声出现条件，通过分析扩散方程找到例子，得出其出现的充要条件，即由两个常数频率表征且特定频率范围无其他常数参数，该条件适用于任何系统，解释了1/f噪声普遍性及部分其他噪声系统。

Comments 7 pages, to appear in Physical Review E

Journal ref PRE, 114, 024106 [2026]

An exactly solvable macroscopic fluctuation theory of single-file diffusion

单文件扩散的一个可精确求解的宏观涨落理论

Sandeep Jangid, Soumyabrata Saha, Kapil Sharma, Jitendra Kethepalli, Benjamin Guiselin, Jacopo De Nardis, Tridib Sadhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究单文件扩散，通过正则变换求解扩展BHR气体及有限体积排斥晶格气体的宏观涨落理论，计算示踪剂位置和积分电流的大偏差统计量，并用罕见事件模拟验证结果。

Comments 8 pages, 3 figures + 8 pages of supplement

Asymptotic Preservation and Uniform Accuracy of Diffusion and Flow-Matching Samplers

扩散与流匹配采样器的渐近保持后验分析

Shiheng Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将最小标准差视为奇异摄动参数，通过后验审计确定固定步长采样器的渐近保持性，分析不同时钟在终端层的稳定性及准确性，在特定模型上验证确定性和随机采样器特性，并用于EDM CIFAR-10检查点分析。

From Sparse X-rays to 3D CT: Training-Free Reconstruction with Diffusion Priors

从稀疏X射线到三维CT：基于扩散先验的无训练重建

Zhenkai Zhang, Markus Hiller, Krista A. Ehinger, Tom Drummond

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出TF-PRDiT，一种无需训练的条件采样框架，利用冻结的3D扩散Transformer先验解决多种医学逆问题，通过可微DRR投影器实现从稀疏X射线到高质量CT重建，支持任意数量输入X射线。

Comments Accepted at DGM4MICCAI 2026. Code available at https://github.com/Fredy-Zhang/TF-PRDiT

PC-Diffuser: Path-Consistent Capsule CBF Safety Filtering for Diffusion-Based Trajectory Planner

PC-Diffuser: 基于路径一致的胶囊CBF安全过滤器用于基于扩散的轨迹规划器

Eugene Ku, Yiwei Lyu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 PC-Diffuser通过在扩散规划中嵌入可认证的路径一致屏障函数，实现轨迹生成中的安全性和路径一致性，提升复杂交通环境下的自动驾驶安全性。

Quasi-Monte Carlo methods for uncertainty quantification of tumor growth modeled by a parametric semi-linear parabolic reaction-diffusion equation

用于参数半线性抛物型反应扩散方程肿瘤生长不确定性量化的小麦-蒙特卡洛方法

Alexander D. Gilbert, Frances Y. Kuo, Dirk Nuyens, Graham Pash, Ian H. Sloan, Karen E. Willcox

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用准蒙特卡洛方法对参数半线性抛物型反应扩散方程建模的肿瘤生长进行不确定性量化，通过理论分析和数值实验验证了其在计算感兴趣量方面的有效性。

On the Vanishing Viscosity and Magnetic Diffusion Limit for Incompressible Magnetohydrodynamics

关于不可压缩磁流体动力学的粘性消失和磁扩散极限

Sarka Necasova, Tong Tang, Yuanjing Tang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 研究不可压缩磁流体动力学方程的无粘和无电阻极限，通过推导充分条件、建立准则及分析衰减率，得到MHD系统解的极限及磁普朗特数极限，是该问题数学上的首个严格结果。

Recovery of coefficients for a convection-diffusion equation from partial data

从部分数据中恢复对流扩散方程的系数

Liam Buisson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 研究从部分边界测量中恢复抛物型方程中依赖时空变量的零阶和一阶系数的反问题，通过开发特殊解、引入非线性权重卡尔曼估计并结合X射线变换部分数据结果来实现，还建立了新的卡尔曼估计。

DNA: Dual-stage Native Attribution for Generated Image Source Tracing

DNA：用于生成图像源追踪的双阶段原生归因

Chao Wang, Kejiang Chen, Zijin Yang, Yaofei Wang, Yuang Qi, Weiming Zhang, Nenghai Yu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

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

AI总结 针对图像生成中家族内变体源追踪难题，提出双阶段原生归因（DNA）框架。粗粒度用 AEDR 筛选，细粒度用 NPC 归因。构建 DNA-30K 基准，实验表明 DNA 准确率高，优于基线，为图像源追踪提供有效方法。

Comments 18 pages

Improving Medical Image Generative Models with Fréchet Distance Loss

用弗雷歇距离损失改进医学图像生成模型

Andrew Marshall, Xuanang Xu, Xiaoran Zhang, Rui Wang, Lawrence Staib, James Duncan

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 研究针对扩散生成模型难以捕捉异质性肿瘤复杂形态特征的问题，提出用弗雷歇距离损失微调模型，通过在多数据集上集成该损失，提升了下游分割网络性能，证明其是改进医学图像生成模型临床工作流程的有效正则化方法。