图像生成

Mitigating Error Accumulation in Co-Speech Motion Generation via Global Rotation Diffusion and Multi-Level Constraints

通过全局旋转扩散和多级约束缓解语音同步运动生成中的误差累积

Xiangyue Zhang, Jianfang Li, Jianqiang Ren, Jiaxu Zhang

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

AI总结 本文提出GlobalDiff，通过全局旋转扩散和多级约束缓解语音同步运动生成中的误差累积，提升生成运动的平滑度和准确性。

Comments AAAI 2026. Project page: this https URL (https://xiangyuezhang.com/GlobalDiff/;) code and pretrained models: this https URL (https://github.com/Xiangyue-Zhang/GlobalDiff)

Rethinking Token-wise Feature Caching: Accelerating Diffusion Transformers with Dual Feature Caching

重新思考逐令牌特征缓存：通过双特征缓存加速扩散Transformer

Chang Zou, Shikang Zheng, Evelyn Zhang, Runlin Guo, Haohang Xu, Zhengyi Shi, Conghui He, Xuming Hu, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； South China University of Technology（南方科技大学） ； Beihang University（北航） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文针对逐令牌特征缓存的核心问题提出质疑，提出双特征缓存方法DuCa，在DiT等生成模型上实现了优于现有逐令牌特征缓存的性能。

Geometry-adaptive Ambisonic encoding for sparse microphone arrays of variable topology using physics-informed diffusion

采用物理启发式扩散模型的可变拓扑稀疏麦克风阵列的几何自适应Ambisonic编码

Xiang Zhou, Zhengqiao Zhao, Zhengding Luo, Wen Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DiffM2A几何自适应条件扩散框架，结合GASHP前端与双分支阐释扩散模型，在稀疏可变拓扑麦克风阵列的Ambisonic编码任务中，优于基线方法且在未知布局与边界模型下增益稳定。

Offline Ambient-Controlled Latent Diffusion: Architecture, Telemetry, and On-Device Evaluation

离线环境光控制潜在扩散：架构、遥测与设备端评估

Lech Kalinowski, Artur Morys-Magiera, Piotr Miłkowski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究开发了一款设备端Android潜在扩散图像生成应用，以环境光传感器驱动而非文本提示，通过绑定传感器读数等实现离线审计，验证了环境光依赖的保留及设备端运行的延迟表现。

Planner-Conditioned Diffusion for Coordinated Multi-Agent Exploration

用于协调多智能体探索的规划器条件扩散模型

Marcus Yu Siong Teo, Jeric Lew, Tanishq Duhan, Guillaume Sartoretti

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出规划器条件扩散策略PCDP，通过规划器身份作为条件输入训练多模态单智能体策略，结合局部重排序实现协调，在多智能体探索中提升性能并验证了方法有效性。

Comments Code and models are available at this https URL (https://github.com/marmotlab/PCDP)

Solvable Sokoban Without a Solver via Diffusion

无需求解器的可推箱子问题：基于扩散模型的方法

Sina Baghal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种仅基于瓷砖补全训练的Transformer离散扩散模型，无需求解器即可实现77.4%的推箱子谜题可解率，剩余失败案例中94.5%可通过移除单个墙壁变得可解。

RAPAC-DP: Response-Aligned Pending-Action Compensation for Diffusion Policies under Delayed Execution

RAPAC-DP：延迟执行场景下扩散策略的响应对齐待执行动作补偿

Tao Wang, Wei Wang, Jianhui Wang, Qi Wang, Weidi Huang, Bing Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Midea Group（美的集团） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对云端部署模仿学习策略的延迟问题，提出RAPAC-DP框架，通过编码待执行动作补偿延迟，在Kinetix和RoboMimic任务中取得良好性能，验证了该方法的有效性。

Discrete Diffusion Language Models Are Training-Free Multi-Label Classifiers

离散扩散语言模型是无需训练的多标签分类器

Pawan Kumar

机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad（印度海得拉巴国际信息技术学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出无需训练的多标签分类方法dLLM-SetScore，基于离散掩码扩散语言模型，在多个数据集上对比基准模型，验证了其性能优势并完成了相关理论分析。

Comments Accepted to SIAM SDM 2026, 39 pages

DeMTS: Denoising Trajectories as Multivariate Time Series for Hallucination Detection in Diffusion Language Models

DeMTS：将去噪轨迹作为多元时间序列用于扩散语言模型的幻觉检测

Xin Zhang, Yili Wang, Yue Tan, Xin He, Yanyu Qian, Yixin Liu, Yi Chang, Shirui Pan, Xin Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有D-LLMs幻觉检测方法压缩轨迹丢失关键信息的问题，提出DeMTS框架，将去噪轨迹作为多元时间序列，实验显示其性能优于现有方法且兼具鲁棒性、效率与迁移性。

Coarse-to-Fine Multi-Resolution Diffusion Models for Trajectory Generation in Urban Systems

面向城市系统轨迹生成的粗到细多分辨率扩散模型

Wen Ye, Muyan Weng, Chuizheng Meng, Hao Niu, Yizhou Zhang, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； KDDI Research, Inc.（KDDI研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对城市轨迹生成的隐私与多分辨率模式问题，提出MR-Traj多分辨率扩散框架，建模粗粒度里程碑与细粒度片段，在全局分布相当的同时提升细粒度性能并降低轨迹链接风险。

Comments 12 pages, 4 figures. Accepted to KDD 2026

Maximal monotonicity and contraction semigroup for the quantum drift-diffusion (Derrida-Lebowitz-Speer-Spohn) equation

Daniel Matthes, Giuseppe Savaré, André Schlichting

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Comments 64 pages

Avoidance of caldera-type dead cores in a chemotaxis system with degenerate diffusion and compactly supported initial population density

在具有退化扩散和紧支撑初始种群密度的趋化系统中避免破火山口型死核

Tobias Black

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对具有退化扩散和紧支撑初始种群密度的趋化系统，证明了演化中出现的死核必源自初始零集，给出了死核形成的关键条件。

Comments 14 pages

Fully nonlinear parabolic equations under a fixed reference diffusion:weighted $L^2$ Hessian estimates and well-posedness

Jihao Long, Zhenhua Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Diffusion contrast induced dynamics in a time-periodic competition-diffusion system with equal total resources

总资源相等的周期竞争扩散系统中扩散对比诱导的动力学

Zhenzhen Li, Mingxin Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对总资源相等的周期竞争扩散系统，结合渐近分析与主特征值理论，揭示时间周期与空间异质性的相互作用可颠覆经典的“慢扩散者总是占优”原理，获得了丰富的生态动力学结果。

Comments 58 pages

Forward-Evolution Error Analysis and Adaptive Design for Matrix-Valued Diffusion Models

矩阵值扩散模型的前向演化误差分析与自适应设计

Tongyao Pang, Zuowei Shen, Ruitong Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该论文针对矩阵值扩散模型的时间离散化与噪声调度问题，分析两种数值格式的前向演化误差，提出自适应矩阵调度与网格，实验验证其改进效果。

Random blob methods for diffusion

用于扩散的随机 blob 方法

Katy Craig, Claire Murphy

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对 blob 方法的 O(N²) 计算瓶颈，该研究提出随机多速率方法，证明其收敛速率理论上尖锐且优于随机批处理方法，可高效模拟多种非线性扩散方程。

Iterative Refinement Diffusion for Super-Resolved Data Assimilation of Multiscale Physical Systems

用于多尺度物理系统超分辨数据同化的迭代精化扩散方法

Mrigank Dhingra, Ramchandran Muthukumar, Rebecca Willett, Omer San

机构 * University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； UChicago Data Science Institute（芝加哥大学数据科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出结合时间先验、生成校正与多分辨率重建的Iterative Refinement（IR）框架，在多尺度物理系统超分辨数据同化任务中，于Kraichnan湍流基准上取得优于多种对比方法的性能。

Graph neural network prediction of temperature-dependent hydrogen diffusion and thermal conductivity tensors of tungsten containing helium bubbles and grain boundaries

S. Saito, M.I. Kobayashi, T. Kasahara

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Inclination Diffusion in Relativistic Loss Cones

相对论损失锥中的倾角扩散

Wenkang Xin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对自旋黑洞周围的相对论捕获与潮汐瓦解问题，研究发现损失锥模型忽略倾角扩散的假设不成立，推导了含倾角扩散的克尔黑洞损失流量闭式解，揭示积分流量稳定时仍需考虑倾角分辨扩散的重要性。

Comments 8 pages, 2 figures. Comments welcome

Testing Matter Diffusion with Late-Time Cosmological Observations

Alireza Zafari, Mohammad-Hossein Namdar, Luis A. Escamilla, Eleonora Di Valentino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Comments 20 pages, 9 figures

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

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

DiffImaginE: Imagine to Verify Entity Types with Diffusion

DiffImaginE：通过想象验证实体类型

Feng Zhang, Feiyu Han, Rongxin Yang, Yang Liu, Yancheng Chen, Rui Wang, Yingguang Yang, Tian Xueyun, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Xu Kefu, Congjing Ran, Fuhai Chen, Bin Chong

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（福莱创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Baidu（百度） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DiffImaginE将多模态命名实体识别的类型验证建模为条件潜在扩散推理，在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上，相比确定性对照模型取得了一致的性能提升。

Diffusion bridge with randomized initial and terminal times and its application to fish migration

具有随机初始和终止时间的扩散桥及其在鱼类洄游中的应用

Hidekazu Yoshioka, Mohammed Louriki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 构建含环境因素影响的随机微分方程模型（非利普希茨扩散系数的扩散桥），通过时变产生随机初末时间，建立模型适定性，依水温影响鱼洄游假设估算参数并探索环境DNA数据分析应用。

Comments Updated on August 17, 2026

$x$-Prediction Flow: Efficient Continuous Decoding for Masked Diffusion Language Models

掩码扩散解码作为 $x$-预测流

Weitian Wang, Lianlei Shan, Shubham Rai, Cecilia De La Parra, Akash Kumar

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特博世集团） ； Ruhr University Bochum（博尔茨大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对掩码扩散语言模型标准解码中二元决策导致信息丢失和性能差的问题，提出连续解码框架，通过重新解释掩码预测为清洁状态预测，引入置信度驱动的异步更新和强化学习策略网络，在减少解码预算时保持高性能。

Comments under review

Sampling the Schwinger Model with Gauge-Equivariant Diffusion

使用规范等变扩散采样Schwinger模型

Octavio Vega, Aida X. El-Khadra

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散的生成模型加速N_f=2格点Schwinger模型采样，利用U(1)等变评分模型生成规范链接构型，通过似然计算获得与MCMC匹配的无偏估计，并缓解拓扑冻结问题。

Comments v2: Updated acknowledgements, paper unchanged. Conference paper at PAI 2026. 6 pages, 1 figure

Generalized Mpemba effect in diffusion-controlled spin-dependent delayed fluorescence

扩散控制的依赖于自旋的延迟荧光中的广义Mpemba效应

Kazuhiko Seki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文在扩散控制的三重态融合延迟荧光系统中，通过外部控制自旋选择性动力学，实现了广义Mpemba效应，并推导出轨迹交叉的动力学判据。

Comments 2 Figures

A Quantitative Approximation Framework for Flow Distillation in Diffusion Models

扩散模型中流蒸馏的定量近似框架

Weiguo Gao, Ming Li, Lei Shi, Hanfei Zhou

机构 * School of Mathematical Sciences, Fudan University（复旦大学数学学院） ； Shanghai Key Laboratory of Contemporary Applied Mathematics, Fudan University（复旦大学当代应用数学重点实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散模型中的流蒸馏，提出一个定量近似框架，将少步采样视为学习流映射组合下的误差传播，通过理论分析和实验验证了稳定性平衡的非均匀时间网格能显著降低端到端相对MSE。

Physics-Informed Neural Network for Diffusion-Reaction Problems with Dead-Core Formation in Catalyst Slabs

用于催化剂平板中死核形成的扩散反应问题的物理信息神经网络

Piotr Skrzypacz, Kaisar Tangirbergen, Jan Valdman

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种物理信息神经网络（PINN）框架，通过嵌入界面渐近行为的硬约束试验解和将死核位置作为可训练参数，同时逼近浓度分布和识别自由边界，无需显式界面跟踪。

Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables, proceeding of PPAM conference 2026 in Poznan

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 36 pages, 7 figures

A heterogeneous nonlocal advection--diffusion system

一个异质非局部对流-扩散系统

Joseph McCusker, John Christopher Meyer, Mabel Lizzy Rajendran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了非局部对流-扩散方程组在异质种群上的局部和全局适定性，通过半群理论和压缩映射原理获得弱解的局部适定性及正则性，利用Nash不等式和初始数据小性条件分别建立正则核和非正则核的全局界。