图像生成

PosBridge: Multi-View Positional Embedding Transplant for Identity-Aware Image Editing

PosBridge：用于身份感知图像编辑的多视图位置嵌入迁移

Peilin Xiong, Junwen Chen, Honghui Yuan, Keiji Yanai

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

AI总结 PosBridge是一种高效灵活的图像编辑框架，通过位置嵌入迁移与角点居中布局，实现自定义对象的无缝插入，在结构一致性、保真度和效率上优于主流基线。

PhyEdit: Towards Real-World Object Manipulation via Physically-Grounded Image Editing

PhyEdit: 通过物理基础图像编辑实现真实世界物体操作

Ruihang Xu, Dewei Zhou, Xiaolong Shen, Fan Ma, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室人工智能研究所ReLER实验室） 纠错

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

AI总结 PhyEdit通过结合显式几何模拟与2D-3D监督，提升图像编辑中物理准确性和操作一致性，引入RealManip-10K数据集和ManipEval基准测试，优于现有方法。

Comments Code: https://github.com/nenhang/PhyEdit

BRIDGE: Background Routing and Isolated Discrete Gating for Coarse-Mask Local Editing

BRIDGE：背景路由与孤立离散门控用于粗掩膜局部编辑

Peilin Xiong, Honghui Yuan, Junwen Chen, Keiji Yanai

机构 * Department of Informatics, The University of Electro-Communications（信息学系，电通大学） 纠错

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

AI总结 BRIDGE通过背景路由和离散门控技术解决粗掩膜局部编辑中掩膜形状偏差问题，提升编辑区域与背景的稳定性与一致性。

Comments 24 pages, 15 figures

PolypSteer: Counterfactual Endoscopic Synthesis via Training-Free Activation Steering

MedSteer: 通过无训练激活引导进行反事实内窥镜合成

Trong-Thang Pham, Loc Nguyen, Anh Nguyen, Hien V. Nguyen, Ngan Le

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

AI总结 MedSteer通过无训练激活引导生成反事实内窥镜图像，提升医学影像数据增强效果

SNR-Edit: Structure-Aware Noise Rectification for Inversion-Free Flow-Based Editing

SNR-Edit: 基于结构的噪声校正用于无反向的流式编辑

Lifan Jiang, Boxi Wu, Yuhang Pei, Tianrun Wu, Yongyuan Chen, Yan Zhao, Shiyu Yu, Deng Cai

机构 * State Key lab of CAD\&CG, Zhejiang University（CAD与CG国家重点实验室，浙江大学） ； UniTTEC Co. Ltd.（UniTTEC有限公司） ； Research center, Ningbo Meidong Container Terminal Co.,Ltd.（宁波梅东集装箱码头有限公司研究中心） 纠错

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

AI总结 SNR-Edit通过自适应噪声控制实现无反向的流式编辑，提升潜在轨迹的结构保真度，同时保持高效率。

MultiShadow: Multi-Object Shadow Generation for Image Compositing via Diffusion Model

MultiShadow: 基于扩散模型的多物体阴影生成用于图像合成

Waqas Ahmed, Dean Diepeveen, Ferdous Sohel

机构 * School of Information Technology, Murdoch University（信息科技学院，穆尔彻大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于扩散模型的多物体阴影生成方法，通过多模态特征融合和注意力对齐损失，实现多物体阴影的物理合理合成。

Comments This work is currently under consideration for publication

AMD:Anatomical Motion Diffusion with Interpretable Motion Decomposition and Fusion

AMD：结合可解释动作分解与融合的解剖学动作扩散模型

Beibei Jing, Youjia Zhang, Zikai Song, Junqing Yu, Wei Yang

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

AI总结 本文提出AMD模型，利用LLM将文本解析为解剖学脚本，结合双分支融合方案平衡文本与脚本影响，在CLCD1、CLCD2等复杂动作数据集上性能优于现有SOTA模型。

Comments Corrected missing spaces in the abstract; no changes to the paper

Now You Have My Healthy Attention: A U-DiT for Brain-MRI Inpainting

现在你拥有我的健康注意力：用于脑部MRI修复的U-DiT

Danilo Danese, Angela Lombardi, Tommaso Di Noia

机构 * Politecnico di Bari（巴里理工大学） 纠错

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

AI总结 针对脑部MRI修复任务，提出U-DiT模型，结合对侧对称先验与注意力约束，在BraTS-2026验证集219例病例上取得健康区域SSIM 0.864等优异指标，提升了解剖学合理性。

HEART: Exploiting Head Heterogeneity in Sparse Attention for Video Diffusion

HASTE：通过头级自适应稀疏注意力实现无训练视频扩散加速

Xuzhe Zheng, Yuexiao Ma, Jing Xu, Xiawu Zheng, Rongrong Ji, Fei Chao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HASTE框架，通过时间掩码复用和误差引导预算校准，提升无训练稀疏注意力在视频生成中的速度与质量平衡，实现在720P下1.93倍的加速效果。

Score-based Membership Inference on Diffusion Models

基于扩散模型的分数化成员推断

Mingxing Rao, Bowen Qu, Daniel Moyer

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出SimA攻击方法，通过预测噪声向量实现高效成员推断，优于现有多查询方法，在多个数据集上表现优异。

SPROUT: A Scalable Diffusion Foundation Model for Agricultural Vision

SPROUT：一种用于农业视觉的可扩展扩散基础模型

Shuai Xiang, James Burridge, Shouyang Liu, Hao Lu, Tokihiro Fukatsu, Yinqiang Zheng, Wei Guo

机构 * Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo（东京大学大学院农学生命科学研究科） ； National Key Laboratory of Multispectral Information Intelligent Processing Technology, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学多谱信息智能处理技术全国重点实验室、人工智能与自动化学院） ； Institute of Agricultural Machinery, NARO（日本国立研究开发法人农业·食品产业技术综合研究机构农业机械研究所） ； Institute of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba（筑波大学生命环境科学研究所） 纠错

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

AI总结 SPROUT是一种基于扩散去噪的多作物多任务农业基础模型，通过大规模未标注数据预训练，在多种下游任务中表现优异，且预训练成本较低。

Comments Code: https://github.com/UTokyo-FieldPhenomics-Lab/SPROUT Dataset: https://huggingface.co/datasets/XIANG-Shuai/MCD-2.6m

Predict to Skip: Linear Multistep Feature Forecasting for Efficient Diffusion Transformers

预测以跳过：线性多步特征预测用于高效的扩散变换器

Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Qianli Ma, Zhi Yao, Weijia Jia, Wei Zhao

机构 * School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University, Beijing 100875, China（人工智能学院，北京师范大学，北京） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究所） ； Future Networks, Beijing Normal University, Zhuhai 519087, China（未来网络，北京师范大学，珠海） 纠错

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

AI总结 PrediT通过线性多步特征预测方法，在不训练的情况下加速扩散变换器，实现显著的延迟降低同时保持生成质量。

Affordance-Guided Diffusion Prior for 3D Hand Reconstruction

用于3D手部重建的可负担性引导扩散先验

Naru Suzuki, Takehiko Ohkawa, Tatsuro Banno, Jihyun Lee, Ryosuke Furuta, Yoichi Sato

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

AI总结 研究在手部大量被遮挡时3D手部姿势重建问题；核心方法是用基于扩散的生成模型，由视觉语言模型推断的可负担性描述引导；主要贡献是显著提升手部姿势估计准确性，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://narusuzuki.github.io/projects/26-affhandgen/

HonestFace: Towards Honest Face Restoration with One-Step Diffusion Model

HonestFace：基于单步扩散模型的诚实人脸复原方法

Jingkai Wang, Wu Miao, Jue Gong, Zheng Chen, Xing Liu, Hong Gu, Yutong Liu, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于单步扩散模型的HonestFace人脸复原方法，通过身份嵌入器、掩码人脸对齐等组件构建新数据集MultiRefCeleb-Test，其性能优于现有最优方法。

Comments Published at ACM MM 2026

Existence of new self-similar solutions of the fast diffusion equation

快速扩散方程的新自相似解的存在性

Kin Ming Hui

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该论文证明了快速扩散方程的两类径向对称解的存在性，推导了对应的后向相似解，并通过匹配渐近分析新证了Peletier和Zhang关于该方程唯一径向对称解的相关结果。

Comments 50 pages, sections 1-3 are rewritten, sections 4-5 are added with new proof of Peletier and Zhang's result on existence of self-similar solution of the fast diffusion equation with finite L1 norm

$p$-Adic Diffusion and Random Walks on $[0, 1]$

[0, 1]上的p进扩散与随机游走

Patrick Erik Bradley, Paulina Halwas, Ell Ari Nitsche, Ángel Morán Ledezma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过Monna映射构造[0,1]上的p进扩散相关强马尔可夫过程，计算对应扩散算子的谱，用有限集随机游走近似求解热方程柯西问题，还提出了p进扩散的可视化方法。

Comments 23 pages, 4 figures; v2: some clarification as well as references added in introduction section

Effect of Al-Zn alloy wafer grain boundary diffusion on the magnetism and microstructure of sintered NdFeB magnets

Al-Zn合金晶界扩散对烧结NdFeB磁体磁性和微结构的影响

Xi Liu, Wenxi Fang, Ken Perlin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Al-Zn合金晶界扩散通过改善晶界解耦、形成高各向异性壳层和晶界平滑，显著提升烧结NdFeB磁体的矫顽力。

A two-dimensional structural local-defect theory for scalar non-divergence advection-diffusion homogenization

标量非散度对流扩散均匀化的二维结构局部缺陷理论

Jizu Huang, Yong Ma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 建立二维非端点局部缺陷理论，针对含Holder周期背景和局部缺陷的标量非散度对流扩散算子。核心方法是用周期调和坐标处理周期漂移，主要贡献是给出相关估计、校正器、不变测度及散度形式约简。

SimSD: Simple Speculative Decoding in Diffusion Language Models

SimSD：扩散语言模型中的简单推测解码

Junxia Cui, Haotian Ye, Runchu Tian, Hongcan Guo, Jinya Jiang, Haoru Li, Chaojie Ren, Yiming Huang, Kaijie Zhu, Zhongkai Yu, Kun Zhou, Jingbo Shang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google（谷歌） ； University of California Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型无法直接使用标准推测解码的问题，提出SimSD算法，通过即插即用的掩码策略引入参考令牌并设计注意力掩码，实现单次前向传播验证多个草稿令牌，在保持并行解码优势的同时提升解码吞吐量。

Comments 13 pages, 4 figures, code available at https://github.com/airevo2/SimSD-release

Lagrangian Perturbation Diffusion Steering: Latent Reinforcement Learning for Generative Policies

拉格朗日扰动扩散引导：用于生成策略的潜在强化学习

Hikmet Simsir, Ozgur S. Oguz

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出拉格朗日扰动扩散引导（LP-DS），通过学习紧凑的噪声空间扰动来微调冻结的生成策略，利用拉格朗日信任区域目标优化，在保持潜在先验约束的同时提升下游价值，在多个基准上实现样本效率和回报提升。

Comments Accepted as a regular paper at ICML 2026

When Confidence Misleads: Suffix Anchoring and Anchor-Proximity Confidence Modulation for Diffusion Language Models

当置信度误导时：扩散语言模型的后缀锚定与锚邻近置信度调制

Jungwon Park, Jimyeong Kim, Jungmin Ko, Nojun Kwak, Wonjong Rhee

机构 * RICS（智能研究学院） ； AIIS（人工智能研究所） ； IPAI（人工智能研究所） ； Department of Intelligence and Information（智能与信息系） ； Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（大邱庆州市科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型中置信度误导导致生成不完整或过早解码的问题，提出后缀锚定与锚邻近置信度调制方法，无需训练即可提升完全非自回归解码性能。

Comments Preprint

TFCDiff: Robust ECG Denoising via Time-Frequency Complementary Diffusion

TFCDiff: 基于时频互补扩散的鲁棒心电图去噪

Pengxin Li, Yimin Zhou, Jie Min, Yirong Wang, Wei Liang, Qingling Xia, Wang Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出时频互补扩散模型TFCDiff，在离散余弦变换域中利用噪声信号系数作为条件输入，结合时间特征增强机制，实现多拍心电图段落的鲁棒去噪，在合成数据和未见数据集上均达到最优性能。

Don't Retrain, Just Reuse: Recovering Dual-Target Molecules from Single-Target Diffusion Models

不要重新训练，只需重用：从单目标扩散模型中恢复双目标分子

Qingyuan Zeng, Pengxiang Cai, Zixin Guan, Ziyang Chen, Anglin Liu, Xinyao Lai, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出REUSE框架，通过层次化进化输入空间搜索，从冻结的单目标扩散模型中恢复双目标分子，无需重新训练或修改扩散过程，在双目标亲和力上提升20.9个百分点。

The Safety-Aware Denoiser for Text Diffusion Models

文本扩散模型的安全感知去噪器

Amman Yusuf, Zhejun Jiang, Mijung Park

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出安全感知去噪器（SAD），在文本扩散模型的迭代去噪过程中引导生成文本进入安全区域，无需重训练即可实现灵活的安全约束，有效降低不安全生成同时保持生成质量。

Comments 31 pages, 12 figures. Code available at: https://github.com/ParkLabML/SAD

Mitigating Barren Plateaus in Quantum Denoising Diffusion Probabilistic Model

缓解量子去噪扩散概率模型中的 barren plateau 问题

Haipeng Cao, Kaining Zhang, Dacheng Tao, Zhaofeng Su

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机科学与数据科学学院） ； Research Institute of Quantum Technology, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学量子技术研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了量子去噪扩散概率模型在大规模系统中的 barren plateau 问题，提出架构改进方案以恢复训练稳定性，并提出条件 QuDDPM 用于生成基态，扩展了量子生成模型在复杂量子态制备中的应用。

Comments 17 pages, 8 figures

Journal ref Physical Review A 114, 022418, August, 2026

Dynamical Regimes of Discrete Diffusion Models

离散扩散模型的动力学区域

Tomoei Takahashi, Takashi Takahashi, Yoshiyuki Kabashima

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了离散扩散模型的动力学行为，通过统计力学方法分析了其在二类Ising变量数据上的反向动力学，发现物种化和崩溃转变分别对应二级相变和凝结转变，理论预测通过数值模拟得到验证。

Comments 35 pages, 7 figures

From Independent to Correlated Diffusion: Generalized Generative Modeling with Probabilistic Computers

从独立到相关扩散：基于概率计算机的通用生成建模

Nihal Sanjay Singh, Mazdak Mohseni-Rajaee, Shaila Niazi, Kerem Y. Camsari

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于概率计算机的通用生成建模方法，通过引入马尔可夫链蒙特卡洛动态替代独立噪声注入，利用Ising耦合结构实现更符合目标系统的空间相关性建模。

DiSCo: Diffusion Sequence Copilots for Shared Autonomy

DiSCo：用于共享自主的扩散序列助手

Andy Wang, Xu Yan, Brandon McMahan, Michael Zhou, Yuyang Yuan, Johannes Y. Lee, Ali Shreif, Matthew Li, Zhenghao Peng, Bolei Zhou, Yuchen Cui, Jonathan C. Kao

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DiSCo通过扩散策略规划与用户动作一致的动作序列，提升复杂系统控制性能，适用于模拟驾驶和机械臂任务。

Comments 10 pages, 5 figures, HRI '26: Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

Not All Frames Deserve Full Computation: Accelerating Autoregressive Video Generation via Selective Computation and Predictive Extrapolation

并非所有帧都值得完全计算：通过选择性计算和预测外推加速自回归视频生成

Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Fanshuai Meng, Weijia Jia, Wei Zhao

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Future Networks, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能与未来网络研究院） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SCOPE框架，通过三模式调度器和选择性计算，提升自回归视频扩散模型效率，在保持质量的同时实现4.73倍加速。

From Alignment to Synthesis Contrastive Volumetric Grounding for Text-to-CT Generation

从对齐到合成：用于文本到CT生成的对比体 grounding

Daniele Molino, Camillo Maria Caruso, Filippo Ruffini, Paolo Soda, Valerio Guarrasi

机构 * Unit of Artificial Intelligence and Computer Systems, Department of Engineering, Università Campus Bio-Medico di Roma（人工智能与计算机系统单位，工程系，罗马生物医学大学） ； Department of Diagnostics and Intervention, Biomedical Engineering and Radiation Physics, Umeå University（诊断与干预部门，生物医学工程与放射物理学，乌梅拉大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对文本到CT生成的视觉-语言对齐瓶颈，提出带结构化难负样本的3D-CLIP编码器，结合端到端潜在扩散模型，在CT-RATE数据集上实现了优于现有方法的性能。

Comments Accepted at BMVC 2026