图像生成

Concept Guidance: Precise, Training-Free Latent Control for Text-to-Image Generation

概念引导：文本到图像生成的精确无训练潜在控制

Nikolai Röhrich, Isabell Hans, Felix Krause, Björn Ommer

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI)（康拉德·祖斯可靠人工智能卓越学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像扩散模型缺乏特定概念引导和局部一致性可靠性不足的问题，提出无训练的CoG方法，利用概念互信息强化相关层影响，在PixArt-alpha等模型上实现性能提升。

Comments Accepted at GCPR 2026 (Oral). 28 pages, includes supplementary material

Learning Discrete Decisions for MIPs with Constraint-Aware Diffusion

基于约束感知扩散的混合整数规划离散决策学习

Vincenzo Di Vito, Mehdi Taghizadeh, Deepjyoti Deka, Kaarthik Sundar, Ferdinando Fioretto

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 该研究提出Constrained Graph Diffusion（CGD）框架，结合图扩散模型与可行性投影算子求解混合整数规划，在两类任务上较基线方法提升可行性与质量，且最高加速425倍。

Latent Reward Registers for Diffusion Preference Alignment

用于扩散偏好对齐的潜在奖励寄存器

Yuanshen Guan, Zipeng Feng, Chengru Song, Zhiwei Xiong, Peiqin Sun

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

AI总结 针对扩散模型偏好对齐的时间信用分配挑战，提出Latent Reward Registers机制，结合RG-OPD和RGS策略，在高噪声下实现最优性能且大幅降低计算成本。

Concept Unlearning by Modeling Key Steps of Diffusion Process

通过建模扩散过程关键步骤实现的概念遗忘

Chaoshuo Zhang, Chenhao Lin, Zhengyu Zhao, Le Yang, Qian Wang, Chao Shen

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（网络安全科学与工程学院，西安交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像扩散模型概念遗忘时的灾难性遗忘问题，提出KSCU方法，通过动态隔离优化至概念特定活跃区域，实现了更优的概念擦除与效用保留权衡，在多类任务中性能领先。

Comments Accepted by T-IFS

Offline Deep Q* Estimation with Diffusion Models

基于扩散模型的离线深度Q*估计

Xiaohong Chen, Yuling Jiao, Lican Kang, Jerry Zhijian Yang, Chen Zhong

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对离线RL中最优贝尔曼算子不可观测的问题，提出将算子估计与价值学习解耦的框架，用条件扩散模型估计奖励律和转移核，建立了无完备性假设的理论收敛速率，实验验证了方法有效性。

Secret-Stego Dissimilarity as a Design Axis: Invertible Coverless Image Steganography with Diffusion Models

以秘密-隐写图像的差异性为设计轴：基于扩散模型的可逆无载体图像隐写术

Hongxin Xu, Jianping Mei, Can Wang, Defang Chen

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

AI总结 该研究提出InvCISD可逆扩散框架，耦合秘密与参考图像潜在表示，降低秘密-隐写图像视觉相似性，提升隐写质量，为CIS抗隐写分析研究提供方向。

Designing Reinforcement Learning for Diffusion Models: A Unified Path-Space View

为扩散模型设计强化学习：统一的路径空间视角

Yixian Xu, Yuanrui Zhang, Shengjie Luo, Liwei Wang, Di He

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文从路径空间视角统一了扩散模型RL算法的原理，推导得到降方差值梯度形式，提出多样本KDE估计器和尺度受限权重族，在SD3.5-M等模型上验证了方法有效性并优于基线。

Comments 29 pages, 9 figures, 4 tables; work in progress

Multiphase-Diff: Diffusion-Based Generative Modeling for High-Contrast Multiphase Physical Systems with Sharp Interfaces

Multiphase-Diff：面向具有尖锐界面的高对比度多相物理系统的基于扩散的生成建模

Yining Huang, Zhenyu Liang

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

AI总结 针对高对比度多相物理系统的扩散生成建模难题，提出Multiphase-Diff方法，通过三项改进实现更优的物理与分布保真度，在多相基准上优于7个基线模型，适用于该场景的科学样本生成。

BAG: Budget-Aware Gating for Diffusion Caching

BAG：面向扩散缓存的预算感知门控机制

Tong Zhao, Mingkun Lei, Yucheng Han, Chi Zhang

机构 * Westlake AGI Lab（西湖AGI实验室） 纠错

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

AI总结 提出BAG（预算感知门控机制），通过离线到在线调度蒸馏训练轻量门控网络，在FLUX.1-dev和Wan2.1上实现优于现有最优缓存方法的性能。

Comments 23 pages, 13 figures, and 14 tables. Code Link: see this https URL (AGI-Lab/BAG" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Westlake-AGI-Lab/BAG)

The Linear Geometry of Interpretable Tokens: Jailbreaking Attacks and Defenses for Unlearned Diffusion Models

可解释令牌的线性几何：未学习扩散模型的越狱攻击与防御

Siyi Chen, Yimeng Zhang, Sijia Liu, Qing Qu

机构 * Department of Electrical Engineering & Computer Science, University of Michigan（电气工程与计算机科学系，密歇根大学） ； Department of Computer Science, Michigan State University（计算机科学系，密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 本研究揭示未学习扩散模型中擦除的有害概念以线性子空间存在，提出SubAttack越狱攻击与SubDefense防御，实验表明其提升了对扩散未学习漏洞的理解与缓解效果。

Ambisonics Encoding of Room Impulse Responses using a Device-Agnostic Diffusion Mode

使用设备无关扩散模型的房间冲激响应的Ambisonics编码

Eloi Moliner, Christoph Hold, Juan Azcarreta Ortiz, Sebastian Prepelita, Ishwarya Ananthabhotla, Daniel Wong, Sanjeel Parekh, Sanha Lee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对不规则/稀疏等空间捕获能力有限的麦克风阵列无法用线性方法重建HOA RIR高阶空间细节的问题，提出基于扩散的生成框架，实现设备无关编码，实验显示其性能优于基线，可支撑可扩展声学模拟。

Comments IWAENC 2026

VoiceDesigner: Text-to-Voice Generation and Editing via Unified Diffusion Modeling and Data Augmentation

VoiceDesigner：基于统一扩散建模与数据增强的文本到语音生成与编辑

Jiarui Hai, Karan Thakkar, Ke Chen, Yunyun Wang, Jiaqi Su, Rithesh Kumar, Mounya Elhilali, Zeyu Jin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 VoiceDesigner是基于统一扩散建模与数据增强的文本到语音生成编辑框架，通过构建多样化语音数据集和改进的扩散Transformer，实现语音生成与编辑，对齐性与感知质量优于现有模型。

Generating Benchmark Health Data Using a Tabular Diffusion Transformer

使用表格扩散Transformer生成基准健康数据

Hao Yan, Lisa Pilgram, Dan Liu, Linglong Kong, Fida Dankar, Khaled El Emam

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有合成表格数据生成方法难以处理多异构表格的局限，本文提出两阶段跨表格数据生成框架，结合扩散Transformer实现高保真合成数据生成，验证了其有效性。

Program-space Diffusion for Morphology-to-Transcriptomics Prediction

用于形态学到转录组学预测的程序空间扩散模型

Ruyter Swann, Dorent Reuben, Racoceanu Daniel

机构 * Sorbonne Université（索邦大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； Inserm（法国国家健康与医学研究院） ； AP-HP（巴黎公共医疗集团） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； Paris Brain Institute – ICM（巴黎脑研究所 – ICM） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对空间转录组学成本高、可扩展性有限的问题，将形态学到转录组学预测重新表述为转录程序空间的条件生成，用cNMF提取转录程序并训练条件扩散模型，降低任务维度以实现预测。

OccPlanner: Goal-Aware Occupancy-Conditioned Diffusion Planner for Pixel-Goal Navigation

OccPlanner：面向像素目标导航的目标感知占用条件扩散规划器

Binling Huang, Nianjin Ye, Xi Yang, Liang Hu, Zhou Huang, Shuang Wei, Longrui Yang, Yanchi Chen, Lanpeng Jia

机构 * Changhong Intelligent Robot（长虹智能机器人） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对像素目标导航的3D目标定位与无碰撞规划难题，提出OccPlanner模型，引入L3ROcc生成监督，在仿真中大幅提升导航成功率，还验证了其仿真到真实的迁移适配性。

Comments Technical report. 11 pages, 6 figures, and 2 tables

When Denoising Hurts: Rethinking the Terminal Step of Diffusion Time Series Forecasters -- Extended Version

当去噪适得其反：重新思考扩散时间序列预测器的终端步骤——扩展版

Dat Nguyen-Cong, Luong Tran, Tung Kieu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究质疑扩散时间序列预测器迭代采样均有益的观点，提出无标签全局停止准则与伯努利时间步采样器，经八组真实数据集实验验证，可提升预测精度并加快推理速度。

Diffusion-Based Policies for Dynamic Control of Stochastic Processing Networks

基于扩散的随机处理网络动态控制策略

Baris Ata, Jin Guang, J. Michael Harrison, Nian Si

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对含多作业类、服务器的随机处理网络，构建近似布朗控制问题（BCP），将其数值解转化为接近最优的可执行控制策略，性能优于等效工作量方法。

Boundary Harnack principle for diffusion with jumps on metric measure spaces

度量测度空间上带跳扩散过程的边界哈纳克原理（BHP）

Zhen-Qing Chen, Jie-Ming Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对度量测度空间上与另一Hunt过程在开集退出分布估计、格林函数界及跳跃密度函数可比较性等条件下弱对偶的一大类不连续Hunt过程，本文得到了任意开集上非尺度不变的边界哈纳克原理（BHP），并通过实例说明主要结果与新贡献。

Comments 37 pages

On the First Hitting Time Problems for Diffusion Processes: Local Time-Space Approach

扩散过程的首达时间问题：局部时-空间方法

Jerome Detemple, Yerkin Kitapbayev, Danila Shabalin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究基于Peskir和Mijatovic的方法，推导扩散过程时变障碍首通时间分布的新积分表示，提出三步数值算法并验证收敛性，还扩展至双障碍问题。

Information-Calibrated Quantum Diffusion: Aligning Forward Noise with Reverse Recoverability

信息校准量子扩散：对齐正向噪声与反向可恢复性

Qipeng Qian, Yuntao Qian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出信息校准量子扩散方法，引入经典-量子信息减量作为内在扩散坐标，构建结合恢复约束与分布匹配的随机学习器，在四量子比特TFIM实验中降低了Wtr指标且性能优于官方QuDDPM。

A new approach to the reaction-diffusion systems modelling

反应扩散系统建模的新方法

Maxim Nazarov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出一种基于常微分方程组的反应扩散系统建模新方法，其采用统计简化和几何概率原理描述扩散，可简化定性分析但效率提升仅适用于特定情况。

Long-time behavior of optimal mixing in an advection-diffusion shell model

Jiajia Guo, Baole Wen, Christian Seis, Charles R. Doering

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Comments 35 pages, 7 figures

Information Spreading in Diffusion Models from Effective Field Theory

基于有效场论的扩散模型中的信息传播

Navonil Neogi, Nabil Iqbal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究将物理学有效场论应用于带卷积架构的得分匹配扩散模型，通过玩具示例和MNIST实验证实，两点间互信息按布朗运动有效场论预测的方式增长。

Comments This work was previously presented at the Scientific Methods for Understanding Deep Learning Workshop at ICLR 2026. 14 pages + appendices. Code available at: this https URL (https://github.com/NavonilNeogi/MutualInfoEFTDiffusionModels)

Cosmic Ray Diffusion and the Origin of Very High Energy Gamma-Ray Emission in Young Massive Stellar Clusters

Lucas Barreto-Mota, Elisabete M. de Gouveia Dal Pino, Gaetano Di Marco, Rafael Alves Batista, Stela Adduci Faria

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

EchoChange: A Diffusion Language Model with Dual Pass Remasking for Factual Remote Sensing Disaster Change Captioning

EchoChange：用于事实性遥感灾害变化描述的双遍重掩蔽扩散语言模型

Dongwei Sun, Bowen Yao, Yujie Zhang, Pei Liu, Jing Yao, Xiangyong Cao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有遥感灾害变化描述方法的级联事实错误问题，提出EchoChange扩散语言模型，经实验在RSCC基准上优于各类基线

Propagation-Window Bounds in Degenerate Plant-Consumer Reaction-Diffusion Systems

退化植物-消费者反应扩散系统中的传播窗口边界

Chiun-Chuan Chen, Ting-Yang Hsiao, Li-Chang Hung, Haoyuan Li, Shun-Chieh Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究高维植物-消费者反应扩散系统中行波，基于新混合下解构造证明特定条件下速度集合关系，通过多种论证得出行波存在性及速度上下界，还通过双物种系统构造明确波表明sC^ex非最大波速。

Comments 32 pages; fixed minor typos

High-order complete flux schemes for convection-diffusion equations on arbitrary subdivisions

对流扩散方程在任意细分上的高阶完全通量格式

Wenyu Lei, Liwei Xu, Peng Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究对流扩散方程在任意网格的高阶格式，通过推导精确法向通量构建完全通量有限体积法，对任意多项式次数离散空间有效，在不同空间有良好表现，数值实验验证了方法的稳健性与最优精度。

Comments 25 pages

Identifying Non-Ideal Reaction-Diffusion Systems Unable to Maintain Diffusion Out-of-Equilibrium

识别无法维持扩散非平衡态的非理想反应扩散系统

Francesco Avanzini, Timur Aslyamov, Massimiliano Esposito

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究非理想反应扩散系统中扩散何时平衡，基于构建动力学势开发通用方法，推广相关成果，表明在化学反应网络为伪详细平衡或复杂平衡的系统中扩散会平衡，揭示反应通量约束源于两类网络不同化学计量性质。

Contextual Cellular Growth (ConCeG) of neural cells for realistic grey matter tissue generation for diffusion MRI simulations

用于扩散MRI模拟的真实灰质组织生成的神经细胞上下文细胞生长 (ConCeG)

Charlie Aird-Rossiter, Kadir Şimşek, Maëliss Jallais, Derek K. Jones, Lida Kanari, Marco Palombo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对灰质扩散MRI信号解释难题，引入ConCeG框架，结合拓扑神经元合成与空间约束生长网络，依真实神经胶质形态生成细胞构建三维多细胞灰质基质，经验证可用于扩散MRI模拟。

Duality and Policy Evaluation in Distributionally Robust Bayesian Diffusion Control

分布鲁棒贝叶斯扩散控制中的对偶性与政策评估

Jose Blanchet, Jiayi Cheng, Yuewei Ling, Hao Liu, Yang Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出分布鲁棒贝叶斯控制方法，通过强对偶性结果解决参数不确定性下的策略评估与学习问题，提升鲁棒性和效率。