图像生成

Self-organized defect clustering and concentration-dependent vacancy diffusion in MoS$_2$

二硫化钼中自组织缺陷聚集和浓度依赖的空位扩散

Aaron Flötotto, Benjamin Spetzler, Martin Ziegler, Erich Runge, Christian Dreßler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究MoS₂中硫空位团簇集体行为，用基于机器学习原子间势分子动力学模拟跃迁速率的动力学蒙特卡洛模拟，识别出三种输运状态，揭示空位扩散系数与平均缺陷浓度的强依赖关系，为MoS₂忆阻行为起源提供新见解。

Avoiding Dilution: Using Diffusion and Vision Transformers to resolve Majorana Features in Nanowires at High Temperature

避免稀释：利用扩散和视觉变压器解析高温下纳米线中的马约拉纳特征

Jacob R. Taylor, Haining Pan, Jay D. Sau, Sankar Das Sarma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究利用扩散和视觉变压器，通过生成高低温电导模拟并训练神经网络，从高温电导数据恢复和推断低温马约拉纳纳米线特征，为早期筛选不良器件提供实用途径，加速马约拉纳纳米线器件开发的实验反馈循环。

Comments 3 Figures, 6 Pages

Memory of Initial Conditions in Self-Similar Diffusion: A Renormalization-Group Perspective

自相似扩散中初始条件的记忆：重整化群视角

Ko Okumura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究自相似扩散中初始条件的记忆，利用统一重整化群框架，通过修正密度依赖扩散模型揭示标度结构，初始条件信息渐近相关，Barenblatt方程是特例，为普遍性和反常标度提供新视角。

Comments 7 pages, no figures

The Open Cluster Chemical Abundances and Mapping Survey: IX. Measuring the Effects of Stellar Diffusion in the Open Clusters NGC 752 and Ruprecht 147 using APOGEE

开放星团化学丰度与测绘巡天：IX. 使用APOGEE测量开放星团NGC 752和鲁普雷希特147中恒星扩散的影响

Diogo Souto, Taylor Spoo, Peter M. Frinchaboy, Katia Cunha, Jamie Tayar, Alessa Ibrahim Wiggins, Natalie Myers

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用SDSS/APOGEE数据研究开放星团NGC 752和鲁普雷希特147中恒星的原子扩散，分析多种元素丰度差异，拟合观测模式获星团年龄，碳为关键诊断元素，结果进一步约束原子扩散模型，影响主序拐点附近恒星年龄估计。

Comments Accepted for publication in the ApJ

Adapting Diffusion-Based Music Synthesis to Speech and Singing Voice Conversion

将基于扩散的音乐合成模型应用于人类语音转换

Ben Maman, Frank Zalkow, Hans-Ulrich Berendes, Paolo Sani, Christian Dittmar, Meinard Müller

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将基于扩散的音乐合成模型用于语音转换，通过扩展条件设定、重新解释音色条件等方法，使模型在自然度等方面表现良好，还发现纳入乐器数据的问题及现成特征提取器的作用，凸显跨域模型转移对统一音频生成系统的潜力。

Comments Accepted to International Conference on Digital Audio Effects (DAFx) 2026

FlashDiff: Efficient Regional Execution and Scheduling for Diffusion Model Serving

FlashDiff：用于扩散模型服务的高效区域执行与调度

Yaqi Qiao, Ping He, Songrun Xie, Ayush Barik, Chensong Zhang, Zhengzhong Tu, Fan Lai

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对扩散模型服务效率低的问题，提出FlashDiff系统，通过自适应区域执行和调度，利用扩散细化特性及三种机制，有效降低端到端服务延迟，提高吞吐量。

An optimal local theory for reaction-diffusion equations driven by non-trace-class noise

非迹类噪声驱动的反应扩散方程的最优局部理论

Antonio Agresti, Fabian Germ, Mark Veraar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对乘性有色噪声驱动的反应扩散方程，建立了粗糙噪声与高度不规则初值下解的局部存在唯一性理论，确定了临界初值空间，并应用于Allen-Cahn、Burgers等模型。

Comments 46 pages

Diffusion in quantum state preparation: From passive cooling to system-bath engineering

量子态制备中的耗散扩散：从被动冷却到系统-环境工程

Tim Pokart, Lukas König, Sebastian Diehl, Jan Carl Budich

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了两种粒子数守恒协议在制备拓扑非平凡态中的性能，发现耗散诱导扩散限制了冷却能力，并通过分析验证了冷却时间与系统尺寸的二次方关系。

Comments 12 pages, 11 figures, includes supplementary material

Journal ref Phys. Rev. Research 8, 023336. Published 25 June, 2026

Walk based Laplacians for Modeling Diffusion on Complex Networks

基于游走的拉普拉斯算子用于复杂网络上的扩散建模

Francesca Arrigo, Fabio Durastante

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究开发了用于复杂网络扩散建模的新框架，通过构造基于游走的拉普拉斯算子，引入含记忆效应的参数族，包含多种变体，证明其扩展了标准拉普拉斯算子定义及性质，提出高效算法并经实验验证其灵活性与计算效率。

The Effect of Stochasticity in Score-Based Diffusion Sampling: a KL Divergence Analysis

基于分数的扩散采样中随机性的影响：KL散度分析

Bernardo P. Schaeffer, Ricardo M. S. Rosa, Glauco Valle

机构 * Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro（数学研究所，里约热内卢联邦大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究基于分数的扩散采样中随机性对生成过程的影响，通过KL散度演变分析，得出对精确和近似分数函数的不同影响，经实验验证理论，还给出解析示例及最优随机性函数表征。

Comments 43 pages

Demographically-Conditioned Synthetic Medical Images for Bias Mitigation and Bias Detection in Disease Classifiers

用于减轻疾病分类器偏差和检测偏差的人口统计学条件合成医学图像

Mahmoud Ibrahim, Bart Elen, Chang Sun, Gokhan Ertaylan, Michel Dumontier

机构 * Institute of Data Science, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（马斯特里赫特大学科学与工程学院数据科学研究所） ； Department of Advanced Computing Sciences, Faculty of Science and Engineering, Maastricht University（马斯特里赫特大学科学与工程学院高级计算科学系） ； VITO（比利时弗拉芒技术研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究医学图像分类器亚组公平性审计的样本量问题，提出用人口统计学条件合成生成器减轻训练偏差、检测评估偏差。以COVID-19胸部CT分类为例，发现其在偏差减轻和检测上的作用，如预训练效果好、能再现亚组排名等。

FlashDecoder: Real-Time Latent-to-Pixel Streaming Decoder with Transformers

FlashDecoder：基于Transformer的实时潜空间到像素流解码器

Minguk Kang, Suha Kwak

机构 * Pika Labs（皮卡实验室） ； POSTECH（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对实时视频生成中潜视频扩散模型解码慢、内存占用大的问题，提出FlashDecoder，一种基于Transformer的纯视频解码器，通过滚动KV缓存和顺序处理帧实现快速解码，在重建质量匹配卷积解码器的同时大幅提升速度并减少内存占用。

Comments CVPR2026

ACID: Adaptive Caching for vIDeo generation

ACID：用于视频生成的自适应缓存

Om Agrawal, Saurabh Agarwal, Aditya Akella

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究视频扩散模型推理慢问题，提出ACID自适应缓存方法，通过监测漂移信号变化动态切换阈值，无需重新训练，可插入现有缓存方法，实验证明其能显著提升推理速度且质量退化可忽略。

Comments 16 pages, 12 figures

Flow Matching in Feature Space for Stochastic World Modeling

特征空间中的流匹配用于随机世界建模

Francois Porcher, Nicolas Carion, Karteek Alahari, Shizhe Chen

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

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

AI总结 提出FlowWM，在预训练特征空间中直接进行流匹配，通过可微一步投影机制实现高效训练，在合成和真实基准上提升感知性能、模式覆盖和时域鲁棒性。

Comments 24 pages, 18 figures, 6 tables

Teacher-Guided Causal Interventions for Image Denoising: Orthogonal Content-Noise Disentanglement in Vision Transformers

教师引导的因果干预用于图像去噪：视觉变换器中的正交内容-噪声解构

Kuai Jiang, Zhaoyan Ding, Guijuan Zhang, Dianjie Lu, Zhuoran Zheng

机构 * China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） ； Qilu University of Technology（青岛科技大学） 纠错

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

AI总结 教师引导的因果解构网络通过正交解构提升图像去噪的鲁棒性和效率。

Comments 15 pages, 5 figures, and 5 tables. Revised manuscript. Kuai Jiang and Zhaoyan Ding contributed equally to this work

VideoGAN-based Trajectory Proposal for Automated Vehicles

基于VideoGAN的自动车辆轨迹提案

Annajoyce Mariani, Kira Maag, Hanno Gottschalk

机构 * Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； Heinrich-Heine-University（海因里希-海涅大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于VideoGAN的自动车辆轨迹生成方法，利用BEV视频训练生成对抗网络，以提高轨迹生成的准确性和现实感。

From Vector Autoregressions to AI-based Time Series Forecasting: A Review

从向量自回归到基于人工智能的时间序列预测：综述

Likai Chen, Weining Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该综述围绕时间序列预测展开，聚焦基于人工智能的三大进展，通过给定过去情况下未来的条件分布与向量自回归传统相联系，围绕高维度、非平稳性和非线性挑战展开，指出现代方法虽有进展但缺相关工具，还概述了计量经济学工具重要的开放问题。

Conditional Generative Learning Enabled Wireless UAV Sensing and Tracking via Point Cloud Imaging

基于点云成像的条件生成学习实现无线无人机感知与跟踪

Xinhong Dai, Yuan Gao, Hao Jiang, Xiaojun Yuan, Xin Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究无人机感知与跟踪问题，提出AUGUST方法，集成条件信道编码与生成解码模块，通过位置和信噪比嵌入及加权训练目标的扩散模型，实现更准确的无人机点云重建与定位，提升对其姿态和形状信息的捕获能力。

Comments 16pages, 13figures

BridgeFlow: Fast and Robust SE(2)-Equivariant Motion Planning with Flow Matching

BridgeFlow：基于流匹配的快速且鲁棒的 SE(2) 等变运动规划

Xinzhe Zhou, Xuyang Wang, Xiaoming Duan, Jianping He

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对机器人运动规划中刚体变换等变性难题，提出BridgeFlow框架，通过轻量级模块实现等变性，结合布朗桥信息先验与最优传输加速推理，并嵌入环境感知，相比基线有速度和轨迹率优势，可稳健泛化。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). 8 pages, 7 figures

NavCMPO: Critic-Guided MeanFlow Policy Optimization for Adaptive Navigation

NavCMPO：用于自适应导航的评论家引导的平均流策略优化

Junjie An, Yi Wu, Xiao Liu, Yiqun Zhou, Yuechen Wu, Xiaoqing Guan, You Wang, Guang Li

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对无地图视觉导航中策略的问题，提出NavCMPO框架，结合平均流轨迹生成、评论家引导细化和强化学习微调。在InternVLA - N1基准上有高成功率且降低推理延迟，并在Unitree Go2上实现有效模拟到现实的迁移。

Comments Accepted for presentation at IROS 2026

Learning reduced-order latent linear models for Kalman filtering of nonlinear systems

学习用于非线性系统卡尔曼滤波的降阶潜线性模型

Manas Mejari, Milad Banitalebi Dehkordi, Dario Piga

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对高维非线性系统状态估计，提出端到端学习框架，用自动编码器神经网络和降阶线性时不变模型联合训练，学习面向任务的降阶模型，基于可微卡尔曼滤波器最小化多目标损失，并用共形预测量化性能差距，在热扩散基准测试中验证。

Comments 8 pages, 4 figures, preprint accepted for publication in the proceedings of the 2026 65th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Hawaii, USA

Trajectory-Aware Flow Matching for Topology Optimisation

用于拓扑优化的轨迹感知流匹配

Shusheng Xiao, Jinshuai Bai, Hyogu Jeong, Yunfei Xi, Yilin Gui, YuanTong Gu

机构 * School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学机械、医学与过程工程学院） ； Institute of Biomechanics and Medical Engineering, AML, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University（清华大学工程力学系生物力学与医学工程研究所） ； School of Civil and Environmental Engineering, Queensland University of Technology（昆士兰科技大学土木与环境工程学院） ； State Key Laboratory of Advanced Environmental Technology, Guangzhou Institute of Geochemistry, Chinese Academy of Sciences（中国科学院广州地球化学研究所环境技术重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对拓扑优化中成本高、现有模型依赖复杂方法的问题，开发基于流匹配的拓扑优化（FMTO）框架，通过轨迹感知公式将物理引导优化历史纳入生成流学习，经分析和示例验证其能提升性能，适用于二维及三维问题。

Sharp lifespan estimates and a Huygens-type effect for one-dimensional Nakao's problem

一维中尾问题的精确寿命估计和惠更斯型效应

Wenhui Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究一维中尾问题小数据解寿命，对紧支集初始数据建立寿命下限，在特定假设下与上限匹配，利用惠更斯型效应改进下限，通过结合阻尼分量估计与达朗贝尔公式证明。

A new strategy for physics-informed neural networks based on hierarchical collocation point refinement

基于分层配置点细化的物理信息神经网络新策略

Minjae Choi, Dukhwan Shin, Youngsoo Yang, Eunjung Lee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对物理信息神经网络训练成本高的问题，提出基于分层配置点细化的MPU-PINNs策略，先粗后细训练并结合缩放技术，经实验验证该策略能大幅减少训练时间，提升计算效率与可扩展性。

The Swapping Mechanism for Interacting Diffusions: Framework, Comparison with Switching, and an Exactly Solvable Example

相互作用扩散的交换机制：框架、与切换的比较及一个精确可解示例

José Julián Díaz-Pérez, Roberto Mulet

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究两个相互作用跳跃扩散过程的交换机制，开发严格框架，建立相关性质，通过对称恒等式联系交换与状态切换，对比两者差异，给出精确可解示例并分析其性质，揭示不对称性、扩散率修正及收敛率等。

Exploring 2D turbulent properties in anisotropic and disordered Fourier space: Insights into inverse cascades and universal superdiffusion from randomly sampled triadic interaction

在各向异性和无序傅里叶空间中探索二维湍流特性：从随机采样的三元相互作用洞察反向级联和普遍超扩散

Francesco Carbone, Sergio Servidio

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究在“低密度”伽辽金截断系统中二维湍流特性，通过在傅里叶空间采样有序和无序三元组调节各向异性等，揭示双级联，发现粒子对分离有超扩散标度，各向异性影响涡度场及扩散幅度，保留光谱相互作用维持超弹道分离。

Computational studies of giant edge islands and unpaired X-points in HSX and W7-X by manipulating coil currents

通过操纵线圈电流对HSX和W7-X中巨型边缘岛和未配对X点的计算研究

Robert Davies, Dieter Boeyaert, Alexis Wolfmeister, Benedikt Geiger, Georg Harrer, Joachim Geiger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过降低HSX主线圈6和W7-X非平面线圈5电流获得巨型岛链磁结构，用EMC3-Lite找相关构型，虽不知其对偏滤器性能是否有利，但证明该状态可获且现有机器能灵活开展边缘研究。

Comments 23 pages, 14 figures

Boosting Perovskite Light-Emitting Diodes Performance by Introducing High Work-function Metal Transition Layer

通过引入高功函数金属过渡层提高钙钛矿发光二极管性能

Laixiang Qin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究阳极功函数对全无机PeLED器件性能的影响，通过在ITO与NiOx间插入高功函数金属层降低空穴注入势垒，如2nm厚Au可使发光强度提升超18倍，为提高PeLED亮度开辟新途径且与大规模制造工艺兼容。

Comments The insertion of a high work function metal layer between hole transport layer and anode helps to boost the hole injection in PeLED, leading to substantially enhanced luminance in PeLED

Catalytic Crosstalk: Cooperative Enzyme Dynamics in Artificial Crowded Environments

催化串扰：人工拥挤环境中的协同酶动力学

Rik Chakraborty, Manisha Jhajhria, Arnab Maiti, Nividha, Priyanka, Snigdha Thakur, Krishna Kanti Dey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人工拥挤环境中过氧化氢酶和脲酶的催化串扰，通过实验发现二者共定位时相互增强催化活性和动态行为，建模提出模拟框架捕捉协同作用，揭示酶间合作可抵消拥挤有害影响维持酶效率。

Comments 6 pages, 5 figures

Stochastic Yield Catastrophe in Delay-Facilitated Self-Assembly

延迟促进自组装中的随机产率灾难

Richard Swiderski, Severin Angerpointner, Erwin Frey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究细胞中超分子结构自组装在低目标数下受随机波动影响的问题，通过最小两隔室模型随机模拟，发现延迟促进组装易发生随机产率灾难，限制较大结构交换可恢复产率，揭示随机顺序竞争慢事件是其特征。

Comments 17 pages, 10 figures