图像生成

Appearance Pointers -- Multimodal Region Control of Diffusion Transformers

外观指针——扩散变压器的多模态区域控制

Rahul Sajnani, Yulia Gryaditskaya, Radomír Měch, Srinath Sridhar, Matheus Gadelha

机构 * Brown University（布朗大学） ； Adobe Research（Adobe 研究院） 纠错

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

AI总结 针对可控图像生成难题，提出外观指针方法，通过区域对应网络和空间聚合机制生成并细化指针，为扩散变压器引入模态无关的局部多模态控制接口，单一模型性能达或超现有技术。

Comments 38 Pages, Preprint with supplement

Local Label-Informed Feature Transfer for Generating Ground-Truth Medical Images: A Comparison of GAN- and Diffusion-Based Approaches

用于生成真实医学图像的局部标签信息特征转移：基于GAN和扩散方法的比较

Rick Wilming, Irem Ozseker, Luca Matteo Cornils, Ahcène Boubekki, Benedict Clark, Danny Panknin, Stefan Haufe

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

AI总结 研究针对医学成像中验证XAI方法缺少真实数据的问题，提出LLIFT框架，用GAN和扩散两种范式实现，能生成含真实病变的半合成脑磁共振图像，为评估XAI方法提供了可控真实数据，且评估效果良好。

Comments 6 pages, submitted to IEEE MetroXRAINE 2026

DuSPiT: Dual-Branch Sub-Patch Pixel Diffusion Transformer

DuSPiT：双分支子补丁像素扩散变换器

Yunpeng Bai, Yossi Gandelsman, Michaël Gharbi

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Reve（瑞夫） 纠错

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

AI总结 研究针对像素空间扩散中单一表示兼顾全局与细节的问题，提出双分支子补丁像素扩散变换器DuSPiT。通过分离全局与局部处理，利用两分支交互，实现更丰富细节和更好质量效率权衡，优于此前的像素空间扩散变换器。

MindPilot: Closed-loop Visual Stimulation Optimization for Brain Modulation with EEG-guided Diffusion

MindPilot: 闭环视觉刺激优化用于EEG引导的脑调控

Dongyang Li, Kunpeng Xie, Mingyang Wu, Yiwei Kong, Jiahua Tang, Haoyang Qin, Chen Wei, Quanying Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；image generation(abstract)；image synthesis(abstract)

AI总结 MindPilot通过EEG反馈实现闭环视觉刺激优化，推动非侵入性脑调控和双向脑机接口的发展。

Comments 10 pages

Denoising Monte Carlo Renders with Diffusion Models

用扩散模型去噪蒙特卡洛渲染图

Vaibhav Vavilala, Rahul Vasanth, David Forsyth

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究如何用扩散模型去噪蒙特卡洛渲染图，该方法可基于多种自然渲染信息，定量实验显示其在多采样率下与最优方法竞争，定性检查表明重建结果类似真实图像，有直阴影边界、弯曲镜面反射且无亮点。

Comments Code here: https://github.com/vibe007/denoising-monte-carlo-renders-with-diffusion-models 25 pages, 18 figures, 2 tables

Journal ref 2025 International Conference on 3D Vision (3DV), pp. 835-844, 2025

AniGS: Bridging Rendering and Diffusion Prior for 3D Scene Animation

AniGS：弥合3D场景动画的渲染与扩散先验

Yen-Chi Cheng, Chen Gao, Chuhan Chen, Tuotuo Li, Rajvi Shah, Ayush Saraf, Changil Kim, Liangyan Gui, Alexander Schwing, Johannes Kopf, Hung-Yu Tseng

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Waymo（Waymo公司） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Meta 纠错

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

AI总结 AniGS旨在为3DGS重建的大型场景添加动画，用规范3DGS表示场景，借时间条件变形场建模运动，利用预训练视频扩散模型及迭代更新策略，防止静态区域运动伪影，实验证明该方法能产生自然动态和高质量新视图视频。

Comments Preprint. Project page: https://yccyenchicheng.github.io/AniGS/

Exploring the Intrinsic Geometry of Diffusion Models with Constrained Inverse Kinematics

探索扩散模型在约束逆运动学中的内在几何结构

Miguel Angel Rogel Garcia, Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * Institute for Aerospace Studies, University of Toronto（航空航天研究所以及多伦多大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过约束逆运动学问题，研究扩散模型能否恢复数据流形的内在几何结构，实验表明模型得分函数恢复的内在维度与解析自由度匹配，且潜在空间线性插值保持约束流形结构。

Comments In Proceedings of the Robotics: Science and Systems (RSS) 2026 Workshop on Diffusion for Robot Learning, Sydney, Australia, July 17, 2026

AdaFlash: Adaptive Speculative Decoding via On-Policy Distilled Diffusion Drafters

AdaFlash：通过策略蒸馏扩散草稿器实现自适应推测解码

Yu-Yang Qian, Hao-Cong Wu, Chen Chen, Jiacheng Sun, Zhenhua Dong, Peng Zhao, Zhi-Hua Zhou

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； Huawei Foundation Model Dept（华为基础模型部） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对扩散草稿器在推测解码中存在的问题，提出AdaFlash框架，包含基于策略蒸馏算法和自适应长度头，有效降低方差，实验证明该框架能提高推理速度，尤其在高并发场景中吞吐量显著提升。

Addressing Limited Data in Auditory Attention Decoding with Diffusion Generative Models

用扩散生成模型解决听觉注意力解码中的数据有限问题

David Rannaleet, Victor Gunnarsson, Bo Bernhardsson, Martin A. Skoglund, Emina Alickovic

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对助听器中听觉注意力解码因数据有限面临的挑战，利用扩散概率模型生成合成语音诱发EEG数据进行数据增强，实验证明该方法能显著提高AAD性能，凸显其减轻训练数据限制及增强模型鲁棒性的潜力。

Denoising Subordinated Probabilistic Models: Diffusion with a Tempered-Stable Volatility Clock, and What the Noise Mechanism Actually Controls

去噪从属概率模型：具有 tempered - 稳定波动率时钟的扩散以及噪声机制实际控制的内容

Junchi Shen, Helin Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究提出去噪从属概率模型（DSPM），其混合向量由特定波动率过程驱动成平稳 AR(1)链，证明相关界定结果，通过实验验证模型效果，耦合链与数据恢复控制、学习先验记忆，解决噪声机制及模型相关问题。

Comments 14 pages, 5 figures; working draft, code available from the author

Traveling waves of a reaction-diffusion system with partially coupled diffusion

具有部分耦合扩散的反应扩散系统的行波

Thomas Giletti, Hirofumi Izuhara, Harunori Monobe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有部分耦合扩散的反应扩散系统的行波解，在第一个分量不扩散时进行理论分类，两个分量都扩散时进行数值研究，应用于捕食者 - 猎物和流行病学等模型。

Delayed diffusion with measure-valued kernels in nonlinear parabolic equations

非线性抛物方程中具有测度值核的延迟扩散

Yuki Tsukamoto

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究由有限符号测度核控制的带延迟扩散项的非线性抛物方程，通过有效当前算子结构假设和总记忆算子路径强制条件，证明弱解存在唯一性及稳定性，涵盖坍缩延迟原子，还验证了p - 拉普拉斯型例子假设。

Comments 26 pages

Preferential and differential diffusion in RANS simulation of lean hydrogen flames with tabulated chemistry

贫氢火焰RANS模拟中基于表格化学的优先和差异扩散

Alex M. Garcia, Emiliano M. Fortes, Eduardo J. Pérez-Sánchez, Daniel Mira, Marco Vivenzo, Michael Gauding, Heinz Pitsch, Nico Schmitz, Christian Wuppermann

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究贫氢火焰RANS模拟中优先和差异扩散问题，基于表格化学模型扩展到RANS框架，考虑混合平均扩散等因素，通过假定PDF方法纳入湍流-化学相互作用，能正确再现火焰相关特性，证明模型在模拟中纳入相关效应的能力。

D$e^+e^-$ffusion: Capturing the Beam-Beam Physics of $e^+e^-$ Collisions with Diffusion Models

D$e^+e^-$ffusion：用扩散模型捕捉 $e^+e^-$ 碰撞中的束流-束流物理

Antonio Chahine, Mariarosaria D'Alfonso, Jan Eysermans, Emmett Forrestel, Loukas Gouskos, Lindsey Gray, Katie Kudela, Haoyun Liu, Benedikt Maier, Dimitrios Ntounis, Christoph Paus, Umar Sohail Qureshi, Caterina Vernieri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究高亮度 $e^+e^-$ 对撞机中束流诱导背景问题，提出 D$e^+e^-$ffusion 去噪扩散概率模型，经训练能再现 IPC 分布，通过模拟和分类器评估保真度，其生成事件速度比 Geant4 快近四个数量级，为 FCC-ee 设计研究提供快速模拟替代物。

Comments 18 pages, 11 figures, and 1 table. Data and code are available at https://github.com/umarsqureshi/Deeffusion

Vacancy Diffusion Across FeCrAl Alloy Composition Space for Accident-Tolerant Fuel Cladding

用于耐事故燃料包壳的空位在FeCrAl合金成分空间中的扩散

Mihai Pitigoi, Peter Hatton

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究FeCrAl合金中用于耐事故燃料包壳的空位扩散，用物种分辨的KMC模型结合线性替代模型，通过采样不同成分映射局部化学环境对空位跳跃及扩散率的影响，发现增加Cr含量降低扩散率，富Cr合金空位迁移受抑制。

Subliminal Clocks: Latent Time Modelling in Diffusion Language Models

潜意识时钟：扩散语言模型中的潜在时间建模

Maximo Eduardo Rulli, Thomas Vaitses Fontanari, Simone Petruzzi, Federico Alvetreti, Giorgio Strano, Donato Crisostomi, Giorgos Nikolaou, Tommaso Mencattini, Andrea Santilli, Emanuele Rodolà, Simone Scardapane, Alessio Devoto

机构 * Sapienza University of Rome（罗马大学） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； Independent researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文发现扩散语言模型在残差流中编码了与扩散时间步相关的潜在表示，可通过探针提取，并通过沿推断时间步的低维子空间引导来调节去噪进度，影响模型置信度和熵。

Comments Equal contribution: Thomas Vaitses Fontanari and Simone Petruzzi

Discrete Diffusion with Sample-Efficient Estimators for Conditionals

用于条件的离散扩散与高效样本估计器

Karthik Elamvazhuthi, Abhijith Jayakumar, Andrey Y. Lokhov

机构 * Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论 division） 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高效样本估计器的离散扩散方法，用于生成离散状态空间的数据，实验表明其在多个数据集上优于现有方法。

ImplicitRDP: An End-to-End Visual-Force Diffusion Policy with Structural Slow-Fast Learning

ImplicitRDP：一种具有结构快慢学习的端到端视觉-力扩散策略

Wendi Chen, Han Xue, Yi Wang, Fangyuan Zhou, Jun Lv, Yang Jin, Shirun Tang, Chuan Wen, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺姆矩阵有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究人类水平接触操作中视觉与力感测信号整合难题，提出ImplicitRDP策略，用结构快慢学习机制及虚拟目标表示正则化，经实验验证其在丰富接触任务中显著优于基线，有卓越反应性与成功率。

Comments Accepted to RA-L 2026. Project page: https://implicit-rdp.github.io

Role of Wadsley Defects and Cation Disorder to Enhance MoNb12O33 Diffusion

Wadsley缺陷和阳离子无序对增强MoNb12O33扩散的作用

CJ Sturgill, Manish Kumar, Nima Karimitari, Iva Milisavljevic, Coby S. Collins, Aaron Hegler, Hsin-Yun Joy Chao, Santosh Kiran Balijepalli, Scott Misture, Christopher Sutton, Morgan Stefik

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过对比缺陷丰富的MoNb12O33与近有序丰富的材料，发现Wadsley缺陷和阳离子无序能显著提升锂离子扩散速率，从而增强高倍率性能。

Unified numerical analysis for thermoelastic diffusion and thermo-poroelasticity of thin plates

薄板热弹性扩散和热孔弹性的统一数值分析

Neela Nataraj, Ricardo Ruiz-Baier, Aamir Yousuf

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究薄板热弹性扩散和热孔弹性的耦合双曲-抛物系统，用伽辽金方法建立可解性，采用多种数值方法离散，证明全离散格式收敛，通过数值实验验证二维模型有效性及理论收敛率。

Comments accepted for publication

Journal ref Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 2026

Signed Rectified Flow: Negativity-Controlled Generation

带符号整流流：负性控制生成

Runlong Liao, Baiyu Su, Lizhang Chen, Qiang Liu

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,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 研究提出带符号整流流（Signed RF），通过推广整流流，基于带符号测度构建生成模型，能将概率集中在正区域并排除负区域。分析其连续性方程并给出解释，推动实用算法，在多应用中提升性能，改进了保真度 - 多样性权衡等。

ROMS-IMLE: A Minimalist Approach to Competitive Single-Step Generative Modelling

ROMS-IMLE：一种用于竞争性单步生成建模的极简方法

Chirag Vashist, Ke Li

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

AI总结 质疑生成模型中逐步变换噪声分布的必要性，采用极简方法，选IMLE为训练目标、卷积网络为模型，经添加关键要素得到单步参数高效生成模型，在ImageNet 256上取得良好效果。

FlexiAvatar: Unified 3D Gaussian Human Avatars Under Arbitrary Body Visibility

FlexiAvatar：任意身体可见性下的统一3D高斯人体头像

Yihalem Yimolal Tiruneh, Muhammad Salman Ali, Uyoung Jeong, Muneeb A. Khan, MD Khalequzzaman Chowdhury Sayem, Allanur Bayramgeldiyev, Binod Bhattarai, Seungryul Baek

机构 * UNIST（韩国蔚山科学技术院） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Fogsphere（雾球公司） 纠错

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

AI总结 研究从单目视频重建3D人体头像问题，提出FlexiAvatar框架，结合遮挡鲁棒跟踪与特定部分残差细化捕捉细节，用扩散方法处理不可见区域，实验表明其重建质量高，还能减少运行时和内存开销。

Comments Accepted in ECCV 2026

GLID: Gated Local Intrinsic Dimension Repairs the Blind Spots of Face-Forgery Detectors

GLID：门控局部内在维度修复面部伪造检测器的盲点

Guang Yang, Fengchen Liu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究针对微调基础模型面部伪造检测器对训练外生成器家族有盲点的问题，提出GLID检测器，通过估计图像补丁令牌局部内在维度，经置信门进入微调检测器，在基准测试中表现出色，揭示相关经验法则并降低准确率跨种子传播。

Comments 21 pages, 16 figures

Surprise Forcing: What to Remember, When to Skip in Long Video Generation

惊喜强制：长视频生成中该记住什么、何时跳过

Shuwei Shi, Zhen Li, Muyao Niu, Chuanhao Li, Bo Zheng, Kaipeng Zhang, Yinqiang Zheng

机构 * Alaya Lab（阿莱雅实验室） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 研究长视频生成中资源分配问题，提出惊喜强制框架，含惊喜门控内存库、基于优先级的替换和相关性感知路由，以及惊喜感知去噪，实验证明该框架提高了长时一致性、视觉质量并保持实时流吞吐量。

Comments Technical report

MeanFlowNFT: Bringing Forward-Process RL to Average-Velocity Generators

MeanFlowNFT：将前向过程强化学习引入平均速度生成器

Yushi Huang, Xiangxin Zhou, Jun Zhang, Liefeng Bo, Tianyu Pang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 研究将强化学习应用于MeanFlow生成器的问题，核心方法是引入MeanFlowNFT，受MeanFlow恒等式启发构建预测器并应用DiffusionNFT目标，主要贡献是改进基线，在多数指标上超越现有方法，少步采样时能超越多步强化学习调整的扩散模型。

Comments Project Page: https://harahan.github.io/meanflownft-project-page/, GitHub: https://github.com/Harahan/MeanFlowNFT, Hugging Face: https://huggingface.co/Harahan/MeanFlowNFT, Demo: https://huggingface.co/spaces/Harahan/meanflownft-fewstep-generation

Timeripple: Accelerating vDiTs by Understanding the Spatio-Temporal Correlations in Latent Space

Timeripple：通过理解潜在空间中的时空相关性加速视频扩散变换器

Wenxuan Miao, Yulin Sun, Aiyue Chen, Jing Lin, 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 Qizhi Institute（上海启智研究院） ； Huawei Technologies Co.,Ltd（华为技术有限公司） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Science（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 针对视频生成中vDiT模型推理延迟问题，利用潜在空间时空相关性，提出轻量级自适应重用策略，通过重用相关令牌部分注意力分数近似计算，相比现有技术计算节省85%，且视频质量损失小。

Pricing options on illiquid assets using liquid market benchmarks: an application to energy markets

使用流动性市场基准对非流动性资产的期权定价：能源市场的应用

Federico Aluigi, Lucia Caramellino, Paolo Pigato, Edoardo Scrima

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对汽油期权市场流动性不足难以构建隐含波动率曲面的问题，通过相关巴舍利耶局部波动率模型联合建模布伦特和汽油期货价格，计算隐含波动率校正，经模拟验证该框架适合成品油建模与衍生品定价。

Comments 26 pages, 11 figures

MIRAGE: Multi-scale Lesion-Informed Representation with Auxiliary Guidance for MRI Contrast Enhancement

MIRAGE：用于MRI对比度增强的具有辅助引导的多尺度病变信息表示

Andrea Borghesi, Xin Wang, Jonas Teuwen, George Yiasemis

机构 * Netherlands Cancer Institute（荷兰癌症研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究从对比前乳腺MRI切片推断对比度增强的问题，提出MIRAGE方法，结合多种损失与监督形式，在多中心数据上评估，该方法在多个指标排名第一，显著提升病变定位，揭示了保真度与效用的权衡。

Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables

Measuring AI innovation with trademark data

用商标数据衡量人工智能创新

C. Castaldi, F. Castellacci, A. Fronzetti Colladon, L. Segneri, F. Venturini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 探讨用商标数据衡量人工智能创新，指出AI商标可补充专利捕捉不同维度创新，能揭示公司利用AI技术情况，商标数据及时且覆盖全经济部门，通过对意大利公司实证探索展示见解并思考其应用。