图像生成

MaskAttn-SDXL: Controllable Region-Level Text-To-Image Generation

MaskAttn-SDXL：可控区域级文本到图像生成

Yu Chang, Jiahao Chen, Anzhe Cheng, Paul Bogdan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MaskAttn-SDXL模块，通过在softmax前注入token条件空间门控，解决扩散模型在多物体生成中的全局协调和可靠性问题，无需改变SDXL流程。

Comments Published in the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

Journal ref Proceedings of the 2026 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

JAGG: Jacobian-Aggregated Group Gradient for Efficient GRPO Training of Diffusion Models

AGG：用于扩散模型高效GRPO训练的雅可比聚合组梯度

Ruiyi Ding, Jie Li, He Kang, Ziyan Liu, Chengru Song, Yuan cheng

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

AI总结 研究GRPO扩展到扩散模型的计算瓶颈问题，提出JAGG方法，通过特定插值和聚合梯度，减少反向传播次数，实验表明该方法能在质量损失小的情况下显著加速T2I训练中的DiT RL训练。

Comments 21 pages

Exact Evaluation of the Accuracy of Diffusion Models for Inverse Problems with Gaussian Data Distributions

高斯数据分布反问题扩散模型精度的精确评估

Emile Pierret, Bruno Galerne

机构 * Université d’Orléans, Université de Tours, CNRS, IDP, UMR 7013（奥尔良大学、图尔大学、国家科学研究中心、IDP、UMR 7013） ； Institut universitaire de France (IUF)（法国国家科学院（IUF）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)

AI总结 研究高斯数据分布反问题中扩散模型精度，通过刻画迭代高斯过程及计算瓦瑟斯坦距离分析差异，比较两种算法，引入更精确的条件高斯扩散模型新范式。

Recurrent Autoregressive Diffusion: Global Memory Meets Local Attention

循环自回归扩散：全局记忆与局部注意力相结合

Taiye Chen, Zihan Ding, Anjian Li, Christina Zhang, Zeqi Xiao, Yisen Wang, Chi Jin

机构 * Peking University（北京大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对超长视频生成中现有模型的不足，提出循环自回归扩散（RAD）框架，结合循环块与局部注意力，解决训练推理差距等问题，在相关数据集实验中展现出长视频生成的优越性。

Comments Published at ECCV 2026. Project page: https://yeyutaihan.github.io/recurrent-autoregressive-diffusion/

MobileWan: Closing the Quality Gap for Mobile Video Diffusion

MobileWan：弥合移动视频扩散的质量差距

Mohsen Ghafoorian, Denis Korzhenkov, Adil Karjauv, Ioannis Lelekas, Noor Fathima, Spyridon Stasis, Hanno Ackermann, Boris van Breugel, Markus Nagel, Fatih Porikli, Animesh Karnewar, Amirhossein Habibian

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

AI总结 研究旨在弥合移动视频扩散质量差距，提出将5B参数视频扩散Transformer通过循环重公式化等方法高效部署在移动硬件上，经多种优化，成为首个可商用移动设备部署的该规模模型，取得新的端到端延迟和分数，建立移动视频生成新水平。

G2DP: Diffusion Planning with Spatio-Temporal Grid Guidance

G2DP: 基于时空网格引导的扩散规划

Hang Yu, Ye Jin, Alessandro Canevaro, Julian Schmidt, Julian Jordan, Peizheng Li, Marc Kaufeld, Silvan Lindner, Johannes Betz, Wilhelm Stork

机构 * Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对自动驾驶扩散规划器随机性导致的安全与路线保持问题，提出G2DP，通过可微时空代价体积在去噪过程中注入密集梯度，实现无碰撞与路径最优的轨迹生成，在nuPlan等基准上取得最优性能。

Comments 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Accelerating Frequency Domain Diffusion Models with Error-Feedback Event-Driven Caching

通过误差反馈事件驱动缓存加速频域扩散模型

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ying Nian Wu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出E²-CRF方法，利用频域扩散模型的频谱局部化和镜像对称性，通过事件驱动的残差动态实现自适应缓存，提升推理速度2.2倍并保持样本质量。

FRIGID: Scaling Diffusion-Based Molecular Generation from Mass Spectra at Training and Inference Time

FRIGID：在训练和推理时通过质谱进行扩散分子生成的扩展

Montgomery Bohde, Hongxuan Liu, Mrunali Manjrekar, Magdalena Lederbauer, Shuiwang Ji, Runzhong Wang, Connor W. Coley

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States ； Texas A\&M University, College Station, TX, United States 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 FRIGID通过中间指纹表示和确定的化学式生成分子结构，利用扩散模型在大规模无标签数据上训练，推理时通过碎片修复提升准确性，达到18%的Top-1准确率。

Diffusion Models for SU(2) Lattice Gauge Theory in Two Dimensions

二维SU(2)晶格规范理论中的扩散模型

H. Alharazin, J. Yu. Panteleeva, B. -D. Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用扩散模型生成二维SU(2)晶格规范场，通过四元数参数化和U-Net架构实现高精度模拟，验证了其在非阿贝尔规范场生成中的有效性。

Journal ref Phys. Rev. D 114, 014522 (2026)

Damping-Diffusion-Noise Interactions in the Stochastic Camassa-Holm Equation

随机 Camassa-Holm 方程中的阻尼-扩散-噪声相互作用

Diego Alonso-Orán, Peter H. C. Pang, Hao Tang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究含时非齐次阻尼、非局部扩散和噪声相互作用对 Camassa-Holm 方程经典解的影响，建立局部时间理论，确定保证解全局正则性和长期行为的条件，证明测度演化系统存在，推广不变测度概念。

Journal ref Journal of the London Mathematical Society, Volume114, Issue2, 2026

Kan Extension Transformers: A Categorical Unification of Attention, Diffusion, and Predict-Detach Self-Conditioning

Kan扩展变换器：注意力、扩散和预测-分离自条件的范畴统一

Sridhar Mahadevan

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； University of Massachusetts（马萨诸塞大学） ； Amherst（阿默斯特） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出Kan扩展变换器（KETs）作为多种Transformer实现的统一范畴框架，将Transformer层视为加权结构化扩展算子，并通过预测-分离机制实现有效的自条件化，实验表明预测-分离机制比改变邻域族带来更大性能提升。

Comments Clarified that predict-detach is strictly autoregressive only under a target-relative prefix-measurability condition; restricted exact Kan-extension claims to representable enriched cases; and clarified experimental coverage across depths 2, 8, 16 and widths 64, 256. A detailed change log appears in the supplement

Physics Closure Matters for Machine Olfaction: A Maxwell-Stefan Graph Solver for Identifiable Dynamic Gas Unmixing

物理闭合对机器嗅觉很重要：用于可识别动态气体解混的麦克斯韦 - 斯蒂芬图求解器

Yue Shi, Liangxiu Han, Xin Zhang, Tam Sobeih

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

AI总结 研究气体解混的机器嗅觉逆问题，提出基于麦克斯韦 - 斯蒂芬方程的UnMixNet图神经网络求解器，将多物理正向过程嵌入气体解混，提升单气味识别等能力，且推断浓度与真值相符，学习到可转移物理指纹。

From Camera-Based Sensing to Reasoning: A Comprehensive Review Toward Proactive Vulnerable Road User Safety

从基于摄像头的感知到推理：面向主动弱势道路使用者安全的全面综述

Shucheng Zhang, Yan Shi, Bingzhang Wang, Yuang Zhang, Muhammad Monjurul Karim, Kehua Chen, Chenxi Liu, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 综述基于摄像头的主动弱势道路使用者安全方法，将文献分为视觉感知、运动建模和行为理解三部分，构成统一分层管道实现早期风险预测和及时干预，纳入新兴AI范式，识别关键挑战并讨论研究方向，提供VRU安全系统开发基础。

Comments 18 pages, 4 figures, 5 tables

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, pp. 1-17

A Semi-Analytical Loss Cone Theory for Tidal Disruption Event Rates Around Kerr Black Holes

克尔黑洞潮汐瓦解事件率的半解析损失锥理论

Wenkang Xin

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

AI总结 提出首个半解析框架，将自旋依赖的损失锥边界纳入潮汐瓦解事件率理论，通过新潮汐张量形式计算倾角相关阈值，并推导出闭合形式的捕获分数，发现全局TDE率对黑洞自旋不敏感。

Comments 69 pages, 6 figures. MMathPhys dissertation, University of Oxford, Trinity 2026. v2: Added links to supporting code and fixed integration order in producing Figure 3.1(a). Expanded Appendices B and C to include energy diffusion. Main results are unchanged

Spending Operators and Weak Power-Port Decompositions for Path-Dependent Entropic Lagrangians

路径依赖熵拉格朗日量的支出算子与弱功率端口分解

Huilong Ren

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究依赖历史的熵公式相关问题，通过建立特定结构置于路径依赖熵拉格朗日构造中，利用端点校准等确定相关量，在不同正则性下制定扩散分配，组合要素得到泛函及相关性质，还可特殊化为Cahn-Hilliard方程。

Comments 21 pages

Spreading and rupture dynamics of soluble surfactant-laden thin film flow down a slippery incline in presence of external shear

在外部剪切作用下，含可溶性表面活性剂的薄膜在光滑斜坡上流动的扩展与破裂动力学

Dipankar Paul, Harekrushna Behera

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究含可溶性表面活性剂薄膜在光滑斜坡流动时的扩展与破裂动力学，用润滑近似法推导方程，考虑吸附动力学速率的快速和慢速情况，分析外部剪切力等因素对薄膜厚度及破裂的影响，揭示相关作用机制及滑移参数的双重效应。

Comments 28 pages, 71 figures, comments are welcome

The application of theory of probability to the modelling of chemical kinetics systems

概率理论在化学动力学系统建模中的应用

Maxim Nazarov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于联合概率和几何概率构建化学动力学模型，通过常微分方程组进行推广，简化数值实现与定量分析，提高并行效率，还考虑了模型在准周期反应示例中的应用及相关转换算法。

Comments 8 pages, 2 figures

Journal ref Vestn. Udmurtsk. Univ. Mat. Mekh. Komp. Nauki, 25:4 (2015), 492-500

Topological Signatures of Diffusive Release in Porous Media

多孔介质中扩散释放的拓扑特征

Donghan Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究多孔介质中扩散释放行为，利用持久同调量化其多尺度拓扑和几何结构，发现拓扑特征与释放行为密切相关，能分类释放曲线状态，且特征提取比有限元扩散模拟快，为筛选扩散释放行为提供新描述符。

Comments 15 pages, 5 figures, 6 tables, Under review

Hybrid Dynamical Simulation Reveals Apparent Stiffening of Flexible Protein Lattices Driving Membrane Bending

柔性蛋白质组装体对膜弯曲的动力学模拟

Samuel L. Foley, Margaret E. Johnson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究膜变形蛋白晶格模拟难题，提出耦合Helfrich膜的柔性蛋白质晶格模型，以网格蛋白晶格为例，量化材料属性，比较弯曲刚度解释，验证模型，还展示新代码并应用于HIV-1未成熟Gag晶格。

Comments Manuscript: 12 pages, 7 figures. SI: 4 pages, 4 figures

Redefining Digital Twins as Predictive Decision Engines for AI-Native Wireless Networks

迈向智能无线网络：生成式AI与数字孪生的协同

Afan Ali, Ali Arshad Nasir, Naveed Iqbal, Daniel Benevides da Costa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种生成式AI赋能的数字孪生框架，通过实时同步信道、移动性、流量和能量信息，实现系统级主动优化，在无人机辅助非地面网络场景中节能约69.2%。

Comments 7 pages, 5 figures

Autoregressive One-Step Generative Modeling for Dynamical System Forecasting

迈向可扩展的一步生成建模用于自回归动力系统预测

Tianyue Yang, Xiao Xue

机构 * The Center for Computational Science（计算科学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出MeLISA模型，通过块状随机转移核实现高效自回归生成，结合窗口一致性与时间增量一致性损失，提升长期统计准确性与推理速度。

Comments 42 pages, 15 figures

Mesoscopic scattering dynamics under generic uniform SU(2) gauge fields: Spin-momentum relaxation and coherent backscattering

介观散射动力学在一般均匀SU(2)规范场中的研究：自旋-动量弛豫与相干反散射

Masataka Kakoi, Christian Miniatura, Keith Slevin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究了在均匀SU(2)规范场下，物质波在无序势弹性散射中的时间与动量分辨动力学，推导了弱局域化区域内的无序平均密度矩阵，并通过精确近似 ladder 和最大交叉图系列的频率依赖性，描述了任意强的SU(2)规范场和无序下的短时间自旋-动量动力学。

Comments 20 pages, 5 figures

Journal ref Phys. Rev. B 114, 014209 (2026)

Pushy Random Walk: A Minimal Model for Transport in Deformable Media

推挤随机游走中的扩散/亚扩散

Ofek Lauber Bonomo, Itamar Shitrit, Shlomi Reuveni, Sidney Redner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究推挤随机游走模型，揭示其在单维和二维中因障碍物密度变化导致的亚扩散行为，展示其在拥挤介质中运输的重塑机制。

Journal ref Phys. Rev. Lett. 137, 037101 (2026)

Trade-offs between structural richness and perceptual robustness in music network representations

音乐网络表示中结构丰富性与通信效率之间的权衡

Lluc Bono Rosselló, Robert Jankowski, Hugues Bersini, Marián Boguñá, M. Ángeles Serrano

机构 * Institute for Interdisciplinary Studies on Artificial Intelligence (IRIDIA), Université Libre de Bruxelles（跨学科人工智能研究 institute（IRIDIA），布鲁塞尔自由大学） ； Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science, Delft University of Technology（电气工程、数学和计算机科学学院，代尔夫特理工大学） ； Departament de Física de la Matèria Condensada, Universitat de Barcelona（凝聚态物质物理系，巴塞罗那大学） ； Universitat de Barcelona Institute of Complex Systems (UBICS), Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学复杂系统研究所（UBICS），巴塞罗那大学） ； ICREA, Passeig Lluís Companys 23, E-08010 Barcelona, Spain（ICREA，巴塞罗那路易斯·康帕尼斯街23号，西班牙巴塞罗那） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究探讨了音乐网络表示中结构丰富性与通信效率的权衡，通过分析不同特征编码对转换结构和不确定性的影响，揭示了特征选择对网络重建及听众期望预测的重要性。

Bayesian Parameter Estimation for Predictive Modeling of Illumination-Dependent Current-Voltage Curves

基于贝叶斯参数估计的光照依赖电流-电压曲线预测建模

Eunchi Kim, Thomas Kirchartz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过贝叶斯参数估计方法，改进了光照依赖电流-电压曲线的预测建模，强调暗并联电阻和移位电流对提高预测准确性的重要性，并分析了不同输入JV曲线组合对参数估计的影响。

Comments 10 Pages, 6 figures

Quantum field theory approach for multistage chemical kinetics in liquids

液体中多阶段化学动力学的量子场论方法

Roman V. Li, Oleg A. Igoshin, Evgeny B. Krissinel, Pavel A. Frantsuzov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出CMET理论，利用量子场论推导多阶段反应扩散系统的动力学方程，通过耦合偏微分方程数值求解，在多个案例中复现其他理论的预测。

Comments Main article: 29 pages, 9 figures; Supplementary: 15 pages, 1 figure; Resubmission

Reduced dynamics for models of pattern formation

模式形成模型的约化动力学

Erika Hausenblas, Tsiry Avisoa Randrianasolo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究双物种化学模型中反应扩散系统的长期行为，通过耦合反应扩散方程和空间傅里叶模式给出有限维表示，证明系统动力学可由有限低模式完全表征，为模式形成模型的约化动力学提供分析基础。

Comments 21 pages, 6 figures

Error analysis of a fully discrete structure-preserving finite element scheme for a diffuse-interface model of tumour growth

肿瘤生长扩散界面模型的全离散保结构有限元格式误差分析

Agus L. Soenjaya, Ping Lin, Thanh Tran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对肿瘤生长扩散界面模型，开发全离散保结构有限元方法，采用SAV公式等。在适当假设下推导误差估计，时间一阶、空间最优阶精度，数值实验验证收敛速率及方法捕捉特征现象的鲁棒性。

Journal ref IMA J. Numerical Analysis, drag099 (2026)

The Cooling of Old White Dwarfs in 47 Tucanae

47仙女座球状星团中老白矮星的冷却

Leesa Fleury, Harvey Richer, Jeremy Heyl

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过哈勃空间望远镜观测分析47仙女座球状星团中白矮星的冷却过程，探讨元素扩散处理和氢包层厚度对白矮星冷却模型的影响，发现较厚的氢包层模型更符合观测数据。

Comments 23 pages, 13 figures, version to MNRAS

Journal ref Mon Not R Astron Soc (2026)

Preconditioned normal equations for solving discretised partial differential equations

用于求解离散化偏微分方程的预处理正规方程

Lorenzo Lazzarino, Yuji Nakatsukasa, Umberto Zerbinati

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究由偏微分方程离散化产生的非对称方阵线性系统，通过引入‘正规’预处理概念，构建预处理器，对流扩散问题做数值实验，实现快速稳定收敛。