图像生成

Effective exponents for the diffusive coarsening of wet foams and analogous materials

湿泡沫及类似材料扩散粗化的有效指数

Douglas J. Durian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究湿泡沫及类似材料扩散粗化中平均气泡半径幂律增长指数变化的谜题，通过计算扩散气体交换率解释，推广方法到堵塞泡沫得到非幂律增长定律及有效指数变化规律，并与现有数据比较。

End-to-end Conditional Diffusion for Realistic and Controllable Visual Traffic Scenario Generation

用于逼真且可控的视觉交通场景生成的端到端条件扩散

Jingzheng Li, Yufei Ge, Zhijun Chen, Qianren Mao, Zizhe Wang, Binhang Qi, Bing Li, Keyu Chen, Baochang Zhang, Xianglong Liu, Philip S Yu

机构 * Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Tianjin University（天津大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； State Key Laboratory of Software Development Environment（软件开发环境国家重点实验室） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究如何生成逼真且可控的视觉交通场景，提出端到端条件扩散框架E2E-CDiff，基于前视图视觉观察联合去噪未来运动状态等，减轻规划控制不匹配，实验表明其在可控性与逼真性权衡上表现良好，还能引发挑战性交互，作为自我规划器有竞争力。

Learning Semantic-Robust Change Detection via Semantic-Invariant Self-Distillation

通过语义不变自蒸馏学习语义鲁棒的变化检测

Jiuhe Qu, Yingping Liang, Ying Fu

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对遥感图像变化检测中模型特征易受非语义变化干扰的问题，提出SCDistill框架，通过语义不变自蒸馏策略和扩散扰动模拟管道，增强语义一致性并扩展数据，提升变化检测性能，在多基准测试中达最优，泛化能力强。

Comments Accepted by ECCV2026

Learning Explicit Physical Parameter Control and Benchmarking for Video Generation

学习用于视频生成的显式物理参数控制和基准测试

Yanxun Li, Hao Wen, Bingze Song, Jiashu Zhu, Aiming Hao, Chubin Chen, Jintao Chen, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Miao Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对图像到视频生成中物理参数控制问题，引入含密集物理参数化的数据集PhyParam-Dataset，提出物理引导的扩散模型PhyParam，建立基准PhyParam-Bench，通过实验证明该模型能在保持视觉保真度时提升物理一致性。

Comments 23 pages, 11 figures

TAP-RAG: Task-Aware Policy Control for Long-Document Multimodal Question Answering

TAP-RAG：用于长文档多模态问答的任务感知策略控制

Zhong Ji, Keqi Jin, Yan Zhang, Jiasheng Li

机构 * School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University（天津大学电气与信息工程学院） ； The International Joint Institute of Tianjin University（天津大学国际联合学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究长文档多模态问答，提出TAP-RAG框架，含任务感知策略控制器及两个执行器，能预测任务先验、估计证据信号并生成策略，在多模态文档图上扩展证据，在相关数据集上取得最佳总体准确率。

Comments 18 pages, 6 figures, 9 tables

Pain in 3D: Generating Controllable Synthetic Faces for Automated Pain Assessment

3D 中的疼痛：生成用于自动疼痛评估的可控合成面部

Xin Lei Lin, Soroush Mehraban, Abhishek Moturu, Babak Taati

机构 * Vector Institute（向量研究所） ； KITE Research Institute（KITE研究机构） ； University Health Network（大学健康网络） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Department of Medical Imaging, University of Toronto（多伦多大学医学成像系） ； Institute of Biomedical Engineering, University of Toronto（多伦多大学生物医学工程研究所） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对面部表情自动疼痛评估面临的数据稀缺等问题，提出3DPain数据集及三阶段框架合成多视图面部，还引入ViTPain框架，为可推广的自动疼痛评估建立了可控、多样且基于临床的基础。

Aligned Stable Inpainting: Mitigating Unwanted Object Insertion and Preserving Color Consistency

对齐稳定修复：缓解不需要的对象插入并保持颜色一致性

Yikai Wang, Junqiu Yu, Chenjie Cao, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Tencent Hunyuan3D（腾讯 Hunyuan3D） ； Fudan University（复旦大学） ； Fudan ISTBI–ZJNU Algorithm Centre for Brain-Inspired Intelligence（复旦大学 ISTBI–浙师大脑启发式智能算法中心） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ASUKA框架，通过重建先验和专有VAE解码器解决生成修复中的对象插入和颜色不一致问题，提升修复图像的质量和一致性。

Comments Update: more exps and analysis

Provable diffusion-based posterior sampling for linear inverse problems via DDIM

通过 DDIM 实现线性逆问题的可证明基于扩散的后验采样

Yuchen Jiao, Na Li, Changxiao Cai, Yuxin Chen, Gen Li

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对线性逆问题，提出\pddim算法，通过对标准DDIM更新进行轻量级逐坐标修改并纳入测量模型，沿测量算子奇异方向分别采样。此算法收敛到贝叶斯后验，在图像恢复任务中性能优于现有方法，实现高效且具后验一致性。

DiffAxE: Diffusion-driven Hardware Accelerator Generation and Design Space Exploration

DiffAxE：扩散驱动的硬件加速器生成与设计空间探索

Arkapravo Ghosh, Abhishek Moitra, Abhiroop Bhattacharjee, Ruokai Yin, Priyadarshini Panda

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title)；image synthesis(abstract)

AI总结 针对硬件加速器设计空间探索难题，传统方法有局限。本文提出生成方法，将硬件设计建模为基于目标性能的一维图像合成，能有效学习相关映射，在降低生成误差、提升性能及加速搜索等方面有显著贡献。

Comments Accepted at ICCAD 2026

AlayaWorld: Interactive Long-Horizon World Modeling -- Full Technical Report

阿莱雅世界：交互式长视野世界建模——完整技术报告

AlayaWorld Team, Kaipeng Zhang, Chuanhao Li, Yifan Zhan, Yongtao Ge, Yuanyang Yin, Jiaming Tan, Kang He, Liaoyuan Fan, Mingliang Zhai, Ruicong Liu, Xiaojie Xu, Xuangeng Chu, Zhen Li, Zhengyuan Lin, Zhixiang Wang, Zian Meng, Zihui Gao

机构 * Alaya Lab（阿莱亚实验室） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在创建交互式视频世界模型，核心方法是基于15B视频扩散变压器构建阿莱雅世界，通过自回归生成短潜在块等实现多种能力，在iWorld - Bench上长视野生成性能最佳，为相关研究提供开源可扩展基础。

Comments Authors are listed alphabetically by the first name and their role. See the contribution section for details

ATLAS: A Foundation Neural Sampler for Amorphous Materials

ATLAS：一种用于非晶材料的基础神经采样器

Mouyang Cheng, Denis Blessing, Botao Yu, Gerhard Neumann, Mingda Li, Carles Domingo-Enrich, Yuanqi Du

机构 * Microsoft Research New England（微软研究院新英格兰分部） ； Center for Computational Science and Engineering（计算科学与工程中心） ； MIT（麻省理工学院） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Department of Materials Science and Engineering（材料科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； OSU（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对非晶材料能量景观难采样问题，提出ATLAS神经采样器，由等变图神经网络参数化，能跨系统泛化，利用扩散过程时间反转估计热力学量。在多种系统中验证有效性，还通过预训练降低逆设计成本，结合大语言模型搜索高熵金属玻璃，确立其为基础模型。

Test-Time Registers as Global Priors for Tokenized Image Generation

作为令牌化图像生成全局先验的测试时寄存器

Cheng-Yao Hong, Yifan Wang, Yuewei Lin, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 纠错

专题命中 其他图像生成 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究在令牌化图像生成中，基于测试时寄存器特征低频集中度高及与DCT低频能量相关的发现，引入RegToken，通过三步将寄存器结构转换为全局先验令牌，插入生成管道可提升指标、加速优化，证明相关结构可作轻量级全局先验。

Comments 39 pages, 10 figures