图像生成

DiffPhysCam: Differentiable Physics-Based Camera Simulation for Inverse Rendering and Embodied AI

DiffPhysCam：面向逆渲染与具身智能的可微分基于物理的相机仿真

Bo-Hsun Chen, Nevindu M. Batagoda, Dan Negrut

机构 * Simulation-Based Engineering Lab, University of Wisconsin-Madison（模拟基于工程实验室，威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)；分类 cs.CV、cs.GR

AI总结 本文提出DiffPhysCam，一款可微分基于物理的相机模拟器，解决现有虚拟相机局限，支持正向与逆渲染，经实验验证可提升机器人感知性能，还用于自主地面车辆导航的虚拟实验。

Comments 37 pages, 24 figures, and 5 tables. Code of DiffPhysCam-CamCaliExp: https://github.com/DanielYamChen/DiffPhysCam-CamCaliExp Code of DiffPhysCam-NovelViewSynthesis: https://github.com/DanielYamChen/DiffPhysCam-NovelViewSynthesis Data of DiffPhysCam_Data: https://huggingface.co/datasets/DanielYamChen/DiffPhysCam_Data Simulation video: https://youtu.be/gQwSMrdmHJI

Cross-Branch Conflict as a Shield: Safeguarding Facial Identities in Unified Multimodal Image Editing

跨分支冲突作为一种保护手段：在统一多模态图像编辑中保护面部身份

Weiwei Tan, Junxian Li, Rui Wang, Zhenhua Xu, Yanjun Zhang, Yu Leo Zhang

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究统一多模态模型中个人肖像编辑的安全问题，提出CCS统一对抗保护框架，通过联合驱动ViT和VAE表示及破坏跨分支兼容性，防止模型恢复身份信息，在抑制身份保留编辑上表现优于现有方法。

Comments 14 pages, preprint

iMontage: Unified, Versatile, Highly Dynamic Many-to-many Image Generation

iMontage：统一、多功能、高度动态的多对多图像生成

Zhoujie Fu, Xianfang Zeng, Jinghong Lan, Xinyao Liao, Cheng Chen, Junyi Chen, Jiacheng Wei, Wei Cheng, Shiyu Liu, Yunuo Chen, Gang Yu, Guosheng Lin

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； StepFun ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 iMontage通过整合视频模型的先验知识与图像数据的多样性，实现了统一、多功能且动态的多对多图像生成。

Comments Our homepage: https://kr1sjfu.github.io/iMontage-web/

V2VCrafter: Consistent Street-View Image Generation Across Vehicles

V2XCrafter：学习生成跨智能体的驾驶场景

Yihang Tao, Yu Guo, Senkang Hu, Yanan Ma, Zihan Fang, Sam Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City（香港JC智能城市STEM实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） 纠错

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

AI总结 提出V2XCrafter框架，通过渐进式多智能体扩散模型和跨智能体注意力模块，生成跨智能体相机视角的一致可控协作驾驶场景，以增强数据并提升下游协作3D目标检测性能。

Cryptanalysis of LDPC-Based Pseudorandom Error-Correcting Codes

基于LDPC的伪随机纠错码的密码分析

Tianrui Wang, Anyu Wang, Tianshuo Cong, Delong Ran, Jinyuan Liu, Xiaoyun Wang

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

AI总结 首次对LDPC-PRC进行密码分析，提出三种攻击破坏其不可检测性和安全性，在DeepSeek和Stable Diffusion等模型上验证有效，并给出防御建议。

Comments Accepted by USENIX Security 2026

Gimbal360: Canonicalizing Planar Diffusion for Spherical Panorama Completion

Gimbal360: 可微自动水平校准用于标准化360度全景图像补全

Yuqin Lu, Haofeng Liu, Yang Zhou, Yihua Dai, Guiqing Li, Shengfeng He, Jun Liang

机构 * orange-3dv-team（orange-3dv团队） 纠错

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

AI总结 Gimbal360通过引入标准化视角空间和可微自动水平校准模块，解决360度全景图像补全中的几何与拓扑不匹配问题，实现高精度补全。

Comments Project page: https://orange-3dv-team.github.io/Gimbal360

Heterogeneous Decentralized Diffusion Models

异构去中心化扩散模型

Zhiying Jiang, Raihan Seraj, Marcos Villagra, Bidhan Roy

机构 * bagel.com（Bagel公司） 纠错

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

AI总结 提出一种异构去中心化训练框架，通过支持不同专家使用不同目标（DDPM和Flow Matching）并统一推理、预训练检查点转换以及高效架构，大幅降低计算和数据需求，使单GPU（24-48GB VRAM）即可参与训练。

Comments Accepted to CVPR2026

Mamba Policy: Towards Efficient 3D Diffusion Policy with Hybrid Selective State Models

Mamba Policy：基于混合选择性状态模型的高效3D扩散策略

Jiahang Cao, Qiang Zhang, Jingkai Sun, Jiaxu Wang, Hao Cheng, Yulin Li, Jun Ma, Kun Wu, Zhiyuan Xu, Yecheng Shao, Wen Zhao, Gang Han, Yijie Guo, Renjing Xu

机构 * Microelectronics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）微电子领域） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴交叉领域 division） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Center for X-Mechanics, Zhejiang University（浙江大学X力学中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出Mamba Policy，以XMamba Block融合Mamba与注意力机制，参数量减超80%，在Adroit等数据集上性能优异且计算资源需求低，长 horizon 场景鲁棒性更强。

Comments Accepted to IROS 2025. Project Page: https://sagecao1125.github.io/mamba_policy/

CDG-MAE: Cross-view Masked Modeling using Diffusion Generated Views

CDG-MAE：基于扩散生成视图的跨视图掩码建模

Varun Belagali, Pierre Marza, Srikar Yellapragada, Zilinghan Li, Tarak Nath Nandi, Ravi K Madduri, Joel Saltz, Stergios Christodoulidis, Maria Vakalopoulou, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay（MICS，CentraleSupélec，巴黎-萨克雷大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Archimedes/Athena RC 纠错

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

AI总结 CDG-MAE是一种基于MAE的自监督方法，通过图像条件扩散模型生成多样化合成视图并采用多锚掩码策略，缩小了与基于视频的MAE方法的差距，同时保持仅图像MAE的数据优势。

Comments Accepted to TMLR 2026, Github link: https://github.com/cvlab-stonybrook/CDG-MAE

Dynamic data generation and dynamic portfolio selection: an application of a score-based diffusion model

动态数据生成与动态投资组合选择：基于分数扩散模型的应用

Ahmad Aghapour, Erhan Bayraktar, Fengyi Yuan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出自适应分数扩散框架用于动态数据生成，将其应用于历史价格有限的动态均值-方差投资组合选择，实验显示该方法优于多个基准。

Comments Code available on https://github.com/fy-yuan/diffusion_dynamic_mv

Mimicking diffusion processes with differential equations

用微分方程模拟扩散过程

Rama Cont

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究在弱正则性假设下扩散过程、福克 - 普朗克方程和相关PF - ODE的数学关系，通过建立边际密度流的性质、研究拉格朗日问题等方法，证明流的相关特性，识别正则性条件，强调描述区别并推导稳定性估计。

Comments 41 pages including appendix, 2 figures

HERALD: High-Throughput Block Diffusion LLM Serving via CPU-GPU Cooperative KV Cache Retrieval

HERALD: 通过CPU-GPU协同KV缓存检索实现高吞吐量块扩散LLM服务

Omin Kwon, Doyeon Kim, Jongseok Park, Seung Yul Lee, Ion Stoica, Jae W. Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对块扩散LLM中KV缓存随上下文增长导致吞吐量下降的问题，提出HERALD系统，利用块内去噪步骤间KV条目一致性，通过稀疏检索和计算重叠实现高精度低开销的KV卸载，在5-10%缓存预算下达到近无损精度，延迟降低1.59倍，吞吐量提升2.47倍。

Plug-and-Play Guidance for Discrete Diffusion Models via Gradient-Informed Logit Correction

基于梯度信息逻辑校正的离散扩散模型即插即用引导

Hongkun Dou, Zike Chen, Fengji Li, Hongjue Li, Yue Deng

机构 * 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） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GILC框架，通过将预训练去噪网络作为变分代理来估计引导信号，并引入无雅可比机制直接校正干净预测逻辑，实现无需额外训练的离散扩散模型可控生成，在DNA、蛋白质序列和分子生成任务上达到最优性能。

Comments Accepted by ICML 2026

TEAM: Temporal-Spatial Consistency Guided Expert Activation for MoE Diffusion Language Model Acceleration

TEAM: 时空一致性引导的专家激活用于MoE扩散语言模型加速

Linye Wei, Zixiang Luo, Pingzhi Tang, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits（集成电路学院） ； Yuanpei College（元培学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进创新中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对MoE扩散语言模型中专家激活过多导致推理开销大的问题，提出TEAM框架，利用路由决策的时空一致性，通过保守激活和激进推测解码实现加速，最高提速2.2倍且性能损失极小。

Comments Accepted by ICML 2026

Optimal Weighted Smoothing and Asymptotics of Ancient Solutions for Fast Diffusion Equations

最优加权平滑与快速扩散方程古解的渐进行为

Beomjun Choi, Xiqin Jiang, Hua-Yang Wang, Jingang Xiong

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究快速扩散方程古解的最优加权平滑估计及渐进行为，确定关键指数与经典Brezis-Turner指数一致，并推导改进的全局Harnack不等式。

A Comparative analysis of Layer-wise Representational Capacity in AR and Diffusion LLMs

对AR和扩散LLM中逐层表示能力的比较分析

Raghavv Goel, Risheek Garrepalli, Sudhanshu Agrawal, Chris Lott, Mingu Lee, Fatih Porikli

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文比较了AR和扩散LLM的表示能力，发现扩散模型产生更全局的表示，而AR模型产生紧密耦合的局部表示，扩散训练引入深度冗余以实现原理性压缩。

Comments v4: improving writing and adding Qwen2.5-Instruct results with all v3 changes

GaiaFlow: Semantic-Guided Diffusion Tuning for Carbon-Frugal Search

GaiaFlow：基于语义的扩散调优用于碳节约搜索

Rong Fu, Jia Yee Tan, Chunlei Meng, Shuo Yin, Xiaowen Ma, Wangyu Wu, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Peking University（北京大学） ； Northeast Normal University（东北师范大学） ； Minzu University of China（民族大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 GaiaFlow通过结合语义引导的扩散调优与硬件无关的性能建模策略，在保证检索精度的同时降低环境影响，实现了高效且可持续的神经搜索系统。

Comments 19 pages, 7 figures

Expert-Choice Routing Enables Adaptive Computation in Diffusion Language Models

专家选择路由使扩散语言模型实现自适应计算

Shuibai Zhang, Caspian Zhuang, Chihan Cui, Zhihan Yang, Fred Zhangzhi Peng, Yanxin Zhang, Haoyue Bai, Zack Jia, Yang Zhou, Guanhua Chen, Ming Liu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Scitix ； Cornell University（康奈尔大学） ； Duke University（杜克大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出专家选择路由方法，通过确定性负载平衡提升扩散语言模型的吞吐量和收敛速度，并展示如何通过时间步依赖的专家容量优化计算分配，从而在匹配FLOPs下提升性能。

Comments Accepted at COLM 2026

Subspace decomposition with defect diffusion coefficient

子空间分解与缺陷扩散系数

Dilini Kolombage, Axel Målqvist, Barbara Verfürth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种基于随机缺陷局部结构的离线-在线预条件器近似方法，用于高效处理多尺度异质系数的椭圆扩散问题。

Just on Time: Token-Level Early Stopping for Diffusion Language Models

准时完成：扩散语言模型的标记级早期停止

Zakhar Kohut, Severyn Shykula, Mykola Vysotskyi, Serhii Dmytryshyn, Dmytro Khamula, Michal Zakrzewski, Damian Rynczak, Jacek Małecki, Taras Rumezhak, Volodymyr Karpiv

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种无需训练的标记级早期停止方法，通过动态确定标记收敛点，减少扩散步骤并提升生成效率。

Comments Under review

Visualising Information Flow in Word Embeddings with Diffusion Tensor Imaging

用扩散张量成像可视化词嵌入中的信息流

Thomas Fabian

机构 * Technical University Darmstadt（达姆斯塔特技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用扩散张量成像技术可视化词嵌入中的信息流，揭示LLM中自然语言表达的信息流动机制，提升NLP模型的可解释性。

Orchestrating Dual-Boundaries: An Arithmetic Intensity Inspired Acceleration Framework for Diffusion Language Models

协调双边界：一种受算术强度启发的加速框架用于扩散语言模型

Linye Wei, Wenjue Chen, Pingzhi Tang, Xiaotian Guo, Le Ye, Runsheng Wang, Meng Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 ODB-dLLM通过协调双边界，利用算术强度差异优化扩散语言模型的推理速度，显著提升效率并减少准确性损失。

Comments Accepted by DAC 2026

On the Diffusion of Test Smells in LLM-Generated Unit Tests

论LLM生成的单元测试中测试异味的扩散

Wendkûuni C. Ouédraogo, Yinghua Li, Xueqi Dang, Xunzhu Tang, Anil Koyuncu, Jacques Klein, David Lo, Tegawendé F. Bissyandé

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究通过多基准大规模分析，对比LLM生成、人类编写及EvoSuite生成的单元测试，发现LLM生成测试存在特定测试异味，受提示策略等影响，凸显基于LLM的测试生成的潜力与风险，呼吁开发相关优化方案。

Comments Accepted at Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM) journal on 31 July 2026

3D-CovDiffusion: 3D-Aware Diffusion Policy for Coverage Path Planning

3D-CovDiffusion：面向覆盖路径规划的三维感知扩散策略

Chenyuan Chen, Haoran Ding, Ran Ding, Tianyu Liu, Zewen He, Anqing Duan, Yoshihiko Nakamura

机构 * IEEE 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出 3D-CovDiffusion，将覆盖路径规划转化为条件序列生成问题，采用几何条件扩散框架从三维点云合成轨迹，相比基线方法在轨迹平滑度、覆盖率等指标上实现显著提升。

NetDiff: Graph Diffusion with Improved Global Capabilities to Generate and Update Mobile Network Topologies

NetDiff：具备增强全局能力的图扩散模型，用于生成和更新移动网络拓扑

Félix Marcoccia, Victor Fagoo, Gilles Monzat, Cédric Adjih, Thomas Watteyne, Paul Mühlethaler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究提出NetDiff模型，结合ACAM令牌与部分扩散方法，生成更新移动网络拓扑，性能超基线，实现高效全局链路决策与快速重配置。

Polynomial weak approximation for stochastic reaction-diffusion equations near the sharp interface limit

Jianbo Cui, Liying Sun

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Comments 33 pages

Light Forcing: Accelerating Autoregressive Video Diffusion via Sparse Attention

轻量强制：通过稀疏注意力加速自回归视频扩散

Chengtao Lv, Yumeng Shi, Yushi Huang, Ruihao Gong, Shen Ren, Wenya Wang

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)；分类 cs.CV

AI总结 针对自回归视频生成模型中注意力二次复杂度问题，提出首个稀疏注意力方案Light Forcing，通过块感知增长机制和分层稀疏注意力实现质量和效率提升。

Comments ICML 2026

FreqForcing: Autoregressive Long Video Generation via Spectral Self-Anchoring

FreqForcing：基于频谱自锚定的自回归长视频生成方法

Jiatong Li, Leo Liang, Linghe Kong, Yulun Zhang

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

AI总结 本文针对自回归长视频生成中的误差累积问题，提出无需训练的FreqForcing框架，通过频谱自锚定技术实现24倍外推，性能优于现有无训练方法且与有训练方法有竞争力。

Comments Code is available at: https://github.com/jiatongli2024/FreqForcing

From Uncertainty to Determinism: Coarse-to-Fine Visual Floorplan Localization without Ray Matching

从不确定性到确定性：无射线匹配的由粗到细视觉楼层平面图定位

Shiyong Meng, Bolei Chen, Ping Zhong, Yang Wan, Rongzhi Wang, Jiazhi Xia, Jianxin Wang

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

AI总结 该研究针对视觉楼层平面图定位的多模态姿态分布问题，提出无射线匹配的由粗到细框架，通过图像条件姿态扩散模型与局部细化器实现定位，在S3D和ZInD基准上达到最优精度与鲁棒性。

GeoStereo: A Unified Stereo Geometry Estimation Framework for Disparity and Surface Normal

用于视差和表面法线的统一立体几何估计框架

Qizhe Wei, Xianda Guo, Shaocong Xu, Hong Li, Runyi Yang, Hao Zhao

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； INSAIT, Sofia University（索非亚大学INSAIT） ； BAAI AIR, Tsinghua University（清华大学BAAI AIR） 纠错

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

AI总结 本文针对立体匹配和表面法线估计问题，提出统一框架GeoStereo，结合前馈立体匹配与基于扩散的法线估计分支，引入初始化策略与扭曲条件，实现有效交互，在多场景表现可靠，零样本设置下视差和法线估计精度高。