图像生成

FlowInOne:Unifying Multimodal Generation as Image-in, Image-out Flow Matching

FlowInOne：将多模态生成统一为图像输入、图像输出的流匹配

Junchao Yi, Rui Zhao, Jiahao Tang, Weixian Lei, Linjie Li, Qisheng Su, Zhengyuan Yang, Lijuan Wang, Xiaofeng Zhu, Alex Jinpeng Wang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Central South University（中南大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出FlowInOne框架，将多模态生成统一为纯视觉流匹配，通过视觉提示消除跨模态对齐瓶颈，实现文本到图像生成、布局引导编辑和视觉指令遵循的统一。

Comments Accepted by ECCV 2026. 38 Pages, 21 Figures, 12 Tables

$π\mathbf{R}^2$: Reactive Real-time Flow Policies

$π\mathbf{R}^2$：反应式实时流策略

Sungjae Park, Shubham Tulsiani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究通用操作策略反应性和实时性问题，提出$\pi\mathbf{R}^2$方法，将条件分快速和慢速通道，采用延迟自适应流调度，能在保留大型主干等的同时，让策略实时反应并提高成功率。

Comments Preprint(20 pages). Under Review

S2A2: Audio-Visual Imitation Learning for Manipulation Tasks Using Acoustic Spatial Information

S2A2：利用声学空间信息进行操作任务的视听模仿学习

Kaneyoshi Hiratsuka, Benjamin Yen, Ryosuke Kojima

机构 * Kyoto University（京都大学） ； RIKEN（理化学研究所） ； Institute of Science Tokyo（东京理科大学） 纠错

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

AI总结 研究利用声学信息进行操作任务的模仿学习，提出多模态框架S2A2，集成视觉与声学信息，实现多种策略集成，模拟与真实机器人实验表明其对特定任务有效且适用于现实操作。

Comments Project page: https://azuma413.github.io/projects/s2a2

Diff2DGS: Reliable Reconstruction of Occluded Surgical Scenes via 2D Gaussian Splatting

Diff2DGS: 通过2D高斯点散布实现遮挡手术场景的可靠重建

Tianyi Song, Danail Stoyanov, Evangelos Mazomenos, Francisco Vasconcelos

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

AI总结 Diff2DGS通过两阶段框架提升遮挡手术场景的3D重建精度，结合扩散模型和可学习变形模型，实现更准确的几何和外观重建。

Comments This work has been accpeted by the IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)

MODUS: Decoder-Only Any-to-Any Modeling of Diverse Modalities

MODUS：仅解码器的多模态任意到任意建模

Mingqiao Ye, Zhaochong An, Zhitong Gao, Xian Liu, François Fleuret, Chuan Li, Amir Zadeh, Serge Belongie, Afshin Dehghan, Jesse Allardice, David Mizrahi, Oğuzhan Fatih Kar, Roman Bachmann, Amir Zamir

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

AI总结 研究任意到任意多模态建模，提出仅解码器的对称多模态建模方法Modus，无需特定模态组件，支持多种应用，在各基准测试中用单模型展现强大性能且与基线竞争，材料开源。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://modus-multimodal.epfl.ch

ForgeDrive: Bidirectional Cross-Conditioning for Unified Visual-Action Generation in Autonomous Driving

ForgeDrive: 自动驾驶中统一视觉-动作生成的双向交叉条件

Xuchang Zhong, He Zheng, Chenxu Zhao, Tianxiong Lv, Hangqi Fan, Bohua Wang, Yushan Liu, Li Gao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Congyang Zhao, Yang Cai

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

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

AI总结 提出ForgeDrive统一自回归扩散框架，通过“先动作后想象”范式实现视觉与动作的双向交叉条件，解决级联误差问题，在NAVSIM上优于现有规划器。

Universal Pansharpening Model

通用全分辨率融合基础模型

Hebaixu Wang, Jing Zhang, Haonan Guo, Di Wang, Jiayi Ma, Bo Du, Liangpei Zhang

机构 * School of Electronic Information, Wuhan University（武汉大学电子信息学院） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 FoundPS是一种通用全分辨率融合基础模型，通过模态交错Transformer和潜在扩散桥梁模型实现跨传感器和场景的稳健融合，提升全分辨率融合的泛化能力和鲁棒性。

Fundamental Recovery Bounds for SPAD Signals under Stationary Flux

SPAD信号中的扩散

Lior Dvir, Nadav Torem, Mohit Gupta, Yoav Y. Schechner

机构 * Viterbi Faculty of Electrical and Computer Engineering, Technion-Israel Institute of Technology（电气与计算机工程学院，技术学院-以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出利用扩散模型表达图像先验，解决基于SPAD信号的逆问题，并探讨光子计数和检测事件时间对结果的影响。

An Analytic COS Method for Compound Option Valuation

一种用于复合期权估值的解析余弦（COS）方法

Zhipeng Huang, Cornelis W. Oosterlee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究复合期权估值问题，提出解析COS方法，通过推导余弦系数闭式表达式，无需中间行权阶段数值积分，适用于多种随机模型，数值实验显示计算效率提高且精度高，还能处理不同不确定性下的嵌套决策结构。

Comments 31 pages

Transformer Transformer: A Unified Model for Motion-Conditioned Robot Co-design

Transformer Transformer：一种用于运动条件机器人协同设计的统一模型

Huy Ha, C. Karen Liu, Shuran Song

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究运动条件机器人协同设计问题，提出基于RoboTokens训练的Transformer Transformer统一模型，能跨实体空间和用例，通过动力学自引导优化设计，实验显示其可零样本优化，制造的优化设计大幅降低跟踪误差。

Comments 26 pages, 12 figures, 20 tables. Project page: https://transformer-transformer.github.io

From Deterministic to Generative Deep Learning for Urban Air Quality Reconstruction from Sparse Observations

从确定性深度学习到生成式深度学习用于基于稀疏观测的城市空气质量重建

Abhishek A. Sabnis, Mihai Mitrea, Lya Lugon, Karine Sartelet, Marc Bocquet, Xiaoyuan Cheng, Shupeng Zhu, Sibo Cheng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对城市空气质量重建难题，应用深度学习技术，从四种关键污染物的稀疏观测出发，引入基于扩散的生成框架并对比确定性模型，通过数据增强实现泛化，凸显机器学习模型在空气污染重建中可靠实际部署的潜力。

Physics-Grounded Fluid Video Generation with a Simulation Dataset and Dual-Stream Optical-Flow Supervision

基于模拟数据集和双流光流监督的物理基础流体视频生成

Ruijie Su, Yuanzhi Liang, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai

机构 * Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究流体视频生成中模型违反物理原理的问题，构建含模拟与真实视频的数据集，引入双流图像到视频架构，通过光流监督增强模型，提升视频物理常识和质量得分，使模型内化连贯运动先验。

HeAD-CP: Heterophily-Aware Diffused Conformal Prediction Sets for Graph Neural Networks

HeAD-CP：用于图神经网络的异质性感知扩散共形预测集

Phan Binh Nguyen Lam, Nguyen Thai Anh

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对图神经网络共形预测中扩散方法的不足，提出HeAD-CP，通过GNN softmax导出的无标签局部同质性估计确定系数，有三个变体，在多个基准测试中表现优于DAPS，有效解决异质性问题。

Comments 6 pages, 4 figures. Accepted at MAPR 2026

Accurate structural modeling of chemically diverse molecular interfaces with Vilya-2

使用Vilya-2对化学性质多样的分子界面进行精确结构建模

Vilya Research, :, Pascal Sturmfels, Naozumi Hiranuma, Milad Salem, Benjamin D. Sellers, Stephen Rettie, CJ San Felipe, Chase A. P. Wood, Jeffrey K. Holden, Adam P. Moyer, Patrick J. Salveson, Ivan Anishchanka

机构 * Vilya Research（Vilya研究团队） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对肽疗法结构预测难题，提出Vilya-2扩散变换器，能对不同分子与靶点相互作用建模。通过生成多样结构集合排序，在肽界面恢复等方面远超现有模型，还在小分子对接等表现出色，可作基础模型，统一了预测准确性与通用性。

Comments 20 pages, 14 figures, 2 tables

Kernel Forge: An Agent Harness for LLM-based Generation and Optimization of CUDA Kernels

Kernel Forge：用于基于大语言模型的CUDA内核生成与优化的代理框架

Joshua Brodsky, Dhravid Kumar, Savini Kashmira, Jayanaka Danatanarayana, Jason Mars, Krisztian Flautner, Lingjia Tang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对机器学习模型中计算内核优化需专家手写代码的问题，提出开源端到端代理框架Kernel Forge，它支持多种工作负载，用蒙特卡洛树搜索优化路径，经实验评估，优化后的内核性能优于PyTorch即时模式。

Comments The code is available at: https://github.com/TheJoshBrod/KernelForge

Covert Semantic Transmission in ISAC: Dual-Functional Waveform Design and Rectified Flow-Assisted Recovery

智能超表面中的隐蔽语义传输：双功能波形设计与整流流辅助恢复

Yunfan Bai, Yuwen Qian, Cheng Zeng, Zhen Mei, Zhaohui Yang, Wei Zhu, Shuning Zhang, Feng Shu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对ISAC中开放无线信道带来的挑战，提出CoSMIC框架，通过语义旋转编码方案嵌入感知输出，设计整流流细化器重建语义表示，仿真验证该框架在隐蔽性约束下能提高语义重建质量并降低推理延迟。

Comments 13pages, 10figures. Submitted to IEEE TWC

Low-Latency Generative Semantic Communication via Channel-Realization Flow Matching

通过信道实现流匹配实现低延迟生成语义通信

Fan Gao, Youzheng Wang, Zhijin Qin, Feifei Gao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究低延迟生成语义通信问题，提出实现耦合桥流匹配方法，通过从信道诱导语义状态初始化解码器、利用实现耦合熵最优传输计划链接训练对等，在AWGN和Rayleigh衰落信道实验中大幅降低解码延迟，实现更好的保真度 - 感知权衡。

Comments Accpeted by Globecom 2026. 6 pages, 7 figures

A Path Integral Model of Cognition

认知的路径积分模型

Haruki Emori, Kazunori Kondo, Atsushi Iriki, Andrei Khrennikov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究为认知成本优化建立数学和物理公式，将目标导向认知过程建模为虚时演化，通过建立三个结果，揭示了认知从无意识到有意识处理的连续统，表明维克旋转是重新描述技术，非物理状态变化。

Comments 17 pages, 2 figures,1 table

An Investigation into the Effect of Mobile Ions on the Steady State Performance of Perovskite Solar Cells

关于移动离子对钙钛矿太阳能电池稳态性能影响的研究

Matthew V. Cowley, Kjeld O. Jensen, Matthew J. Wolf, Alison B. Walker, Petra J. Cameron

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用漂移扩散建模和因子分析，模拟多对钙钛矿太阳能电池，通过对比含与不含可自由移动离子的电池，系统研究移动离子对电池性能影响，解卷积关键参数贡献，得出高效器件中移动离子对稳态性能影响小的结论。

Unveiling neuronal microstructure in the human brain in vivo with time-dependent radial diffusivity in MRI

利用MRI中随时间变化的径向扩散率在体揭示人类大脑神经元微观结构

Ante Zhu, Jerome J. Maller, H. Douglas Morris, Jeffrey P. Guenette, Flavio Dell' Acqua, Chu-Yu Lee, Jeffrey McGovern, Stephan E. Maier, Raymond Y. Huang, Andrew L. Alexander, Maureen N. Hood, Desmond Teck Beng Yeo, Steven CR Williams, Carl-Fredrik Westin, Vincent B. Ho, Vincent A. Magnotta, Hua Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究利用OGSE编码在体表征人类大脑随时间变化的径向扩散率，发现短扩散时间和长扩散时间间的径向扩散率变化在皮质脊髓束中值高，对大轴突直径敏感，为神经疾病中神经元微观结构改变研究建立了基线。

Comments 27 pages, 7 figures, 2 tables

A universal diffuse interface modeling framework for surfactants

一种用于表面活性剂的通用扩散界面建模框架

Shahab Mirjalili, Mathieu Bignolles

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出用于两相流中表面活性剂输运的通用扩散界面建模框架，基于三标量非平衡模型推导两个单标量模型，通过表面张力与纳维-斯托克斯方程耦合，经多种模拟验证，弥补了现有模型的不足。

Poroelastic aquifer response drives seasonal vertical land motion in southern Louisiana

多孔弹性含水层响应驱动路易斯安那州南部的季节性垂直陆地运动

Pritom Sarma, Eduardo Arzabala, Carolina Hurtado-Pulido, Einat Aharonov, Renaud Toussaint, Stanislav Parez, Cynthia Ebinger

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究路易斯安那州南部陆地季节性垂直运动，通过卫星大地测量记录分析，建立多孔弹性模型，发现断层-河流交汇处是季节性通道，该因素对海岸陆地运动有控制作用，且可能随水文极端事件加剧而增强。

Electron-Stimulated Desorption of D Atoms from Gibbsite (Al(OD)3) and D2O Ice: Energy and Temperature Dependence of Translational Energy Distributions

从三水铝石（Al(OD)3）和重水冰中电子激发解吸D原子：平动能分布的能量和温度依赖性

William T. P. Denman, Brant M. Jones, Jacob Messner, Xin Zhang, Micah P. Prange, Greg A. Kimmel, Jay A. LaVerne, Thomas M. Orlando

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究三水铝石和重水冰中电子激发解吸D原子，用2 + 1 REMPI - TOF质谱在不同温度下研究。发现冷却会降低产率，确定空穴传输到末端羟基位点是限速步骤，为理解相关原子氢释放提供机制框架。

Comments 10 pages, 6 figures, to be published in Journal of Chemical Physics (AIP)

Homogenization of Time-Discrete Gradient Flows

时间离散梯度流的均匀化

Yunhong Deng, Yuan Gao, Li Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究平坦环面上福克 - 普朗克方程时间离散水平的均匀化极限，用最小化运动方案离散方程，比较传输型和加权L2两种度量选择，发现选择至关重要，只有加权L2度量方案能恢复正确有效动力学。

Covariant Quantum Measurements and Stochastic Dynamics on Representation Space

表示空间上的协变量子测量与随机动力学

Naeem Shahid

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究为群协变量子测量构建框架，从彼得 - 外尔分解出发构造协变测量算符，针对SU(2)得出封闭形式的跃迁核等，建立相关特性及描述，其解析预测与数值模拟相符，为表示空间上的协变量子测量提供随机描述。

Comments 17 pages, 5 figures

Steering topology distributions for unified generative design of architected metamaterials

用于结构化超材料统一生成设计的引导拓扑分布

Haolin Li, Yuyang Miao, Menglei Li, Jinshuai Bai, Liyuan Wang, Xin Liu, Bo Gao, Jiantao Liu, Danilo Mandic, Zahra Sharif Khodaei, M. H. Aliabadi, Weiqiu Chen

机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Ningbo University（宁波大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究结构化超材料设计问题，提出GenTO统一框架，通过训练扩散模型并引导拓扑分布，能为异构任务重用拓扑先验，保留结构多样性，获高性能方案，确立拓扑知识为超材料设计统一原则。

Fast Stokesian Dynamics for Rigid Aggregates

刚性聚集体的快速斯托克斯动力学

Deepak Mangal, Avinesh Ojha, Wanjiao Liu, Ronald G. Larson, Jesse Capecelatro

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究刚性聚集体悬浮液动力学和流变学，提出快速斯托克斯动力学框架，扩展公式到多珠刚体，开发预处理器，经多验证准确捕捉行为，不同系统尺寸下有不同缩放特性，实现准确可扩展模拟。

Comments 33 pages, 9 figures (including 1 supplemental figure)

Machine-Learning Potentials for sodium-potassium chloride mixtures: Predicting thermophysical properties and phase behavior of multicomponent salts

氯化钠-氯化钾混合物的机器学习势：预测多组分盐的热物理性质和相行为

Karim Zongo, Hao Sun, Zijian Meng, Christopher Maxwell, Edmanuel Torres, Laurent Karim Béland

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究利用密度泛函理论数据集训练矩张量势，用于预测多组分熔盐性质，能在宽温宽成分范围模拟，虽成功再现相关趋势，但绝对性质有偏差，支持混合建模框架提升准确性

The afterglow of gamma-ray burst - supernova connections

伽马射线暴-超新星连接的余晖

Marco Muccino, Rahim Moradi, Yu Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究与Ib/c型超新星相关的长伽马射线暴X射线余晖中热和非热成分，结合同步辐射与扩散模型求解耦合系统，应用于GRB 060218A/SN 2006aj和GRB 171205A/SN 2017iuk等，再现光变曲线特征，揭示喷流与抛射物联系。

Comments 8 pages, 3 figures, 1 table

Multi-Fidelity Learning with Shallow Recurrent Decoders for Multi-Physics Applications

基于浅层循环解码器的多保真度学习在反应堆物理中的应用

Stefano Riva, Carolina Introini, J. Nathan Kutz, Antonio Cammi

机构 * Autodesk Research（Autodesk研究院） ； Department of Energy, Nuclear Engineering Division（能源部核工程系） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Department of Mechanical and Nuclear Engineering and Emirates Nuclear Technology Center（机械与核工程系和阿联酋核技术中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对反应堆物理中高保真数据稀缺而低保真数据丰富的问题，提出利用浅层循环解码器将低保真模型（如点动力学）映射到高保真模型（如扩散方程），以低成本获得高保真解。