图像生成

Demonstration of a scalable all-solid-state refrigerator exploiting diffusion geometries and limiting interfacial conductances at temperatures below 1

利用扩散几何结构和界面限域电导的可扩展全固态冰箱在1开尔文以下温度的演示

Northrop Grumman Microelectronics Design, Applications Team: Robert M. Young, Zachary Stegen, John X. Przybysz, Edward R. Engbrecht, Aaron A. Hathaway, Justin C. Hackley, Kirby B. Myers, Christian C. Thorpe, Aurelius L. Graninger, Robert Miller, Diego A. Morales, Roberto D. Carcamo, Glen Walters, Jeric P. Sarad, Nicholas F. Pleim, Seth Whitsitt, Joshua T. Shipman, Anil Erol, Melissa G. Loving, Evan Donohue, Corey A. Kegerreis, Benjamin Dalfort, Moe S. Khalil, Christopher Pinion, Randi Jaramillo, John Milinichik, Sandro J. Di Giacomo, Thomas Zodda, Nilesh Tralshawala, Gregory R. Boyd, Jonathan M. Cochran, Katherine A. Maddock, Michael P. De Feo, Aaron A.Pesetski, Marc E. Sherwin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 该研究开发了采用NIS结、含1121个SINIS单元的可扩展全固态冰箱，首次实现了低于1开尔文下对整个硅芯片的冷却，将其声子温度降至70毫开尔文。

Bootstrap Dynamic-Aware 3D Visual Representation for Scalable Robot Learning

基于 Bootstrap 的动态感知 3D 视觉表示用于可扩展的机器人学习

Qiwei Liang, Boyang Cai, Minghao Lai, Sitong Zhuang, Tao Lin, Yan Qin, Yixuan Ye, Jiaming Liang, Renjing Xu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 AFRO通过动态感知的3D表示提升机器人操作性能，结合扩散策略实现高效预训练。

Comments Project Page: this https URL (https://kolakivy.github.io/AFRO/), accepted by CVPR 2026

Technically Plausible but Clinically Misleading? Expert Evaluation of Patient-Personalized Synthetic Prostate MRI

技术上可行但临床误导？患者个性化合成前列腺MRI的专家评估

Gabriel Paulo Maglalang Israel, Sol Gedde, Alvaro Fernandez-Quilez

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

AI总结 本研究用3D扩散模型合成患者个性化前列腺MRI，验证其技术可行性后开展专家研究，发现其虽技术可行但存在误导解读风险，提示需评估其临床应用安全性。

Comments To appear in SCAI 2026 proceedings

SCENARIODIFF: A Scenario-level Guidance Framework for Multimodal Time Series Forecasting--Extended Version

SCENARIODIFF：面向多模态时间序列预测的场景级引导框架——扩展版

Tuan-Binh Tran, Dat Nguyen Cong, Duc-Trong Le, Thanh Trung Huynh, Tung Kieu

机构 * VinUniversity ； FPT Software AI Center, FPT Corporation（FPT软件AI中心，FPT集团） ； VNU University of Engineering and Technology（VNU工程技术大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有多模态时间序列预测方法上下文影响难解释控制的问题，提出SCENARIODIFF分层框架，通过三类智能体生成结构化信号引导多模态扩散Transformer，锚点混合采样优化轨迹，在Time-MMD基准的事件驱动领域表现优异。

Comments 10 pages. An extended version of "SCENARIODIFF: A Scenario-level Guidance Framework for Multimodal Time Series Forecasting" accepted at ICDM 2026

Plug-and-Play Traffic Element Awareness for End-to-End Autonomous Driving

用于端到端自动驾驶的即插即用交通元素感知

Zongzheng Zhang, Jijun Wang, Saining Zhang, Shuo Wang, Yiru Wang, Hai Yang, Yang Chen, Yuwen Heng, Hao Sun, Anqing Jiang, Hao Zhao

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Bosch Corporate Research（博世企业研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究首次系统探究端到端自动驾驶的交通元素感知，通过补充标注构建统一基础设施，以即插即用方式集成信号，在多范式多数据集上提升性能，在NAVSIM-v2上达到新SOTA。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: this https URL (https://zzongzheng0918.github.io/TE-Aware-E2E-AD/)

SPVC: Structured and Panoptic Video Fixing for Cross-Dataset Driving Scene Rendering

SPVC：面向跨数据集驾驶场景渲染的结构化全景视频修复

Gen Li, Shu Han, Yun Xi Qiao, Hua Chen, Xuyang Dai, Bohan Li, Hao Zhao, Chaojian Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Great Wall Motor Company Limited（长城汽车股份有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SPVC框架，通过结构化、全景、视频及跨数据集修复原则，训练两阶段可控视频扩散模型，解决驾驶场景渲染的伪影问题，实现跨数据集的高效修复。

Comments Project page: this https URL (https://li00147.github.io/SPVC-Project-Page/)

Inference-Time Attention Steering for Vision-Language-Action Driving Models

面向视觉-语言-动作驾驶模型的推理时注意力引导

Darshan Nagendra Prasad, Lars Ullrich, Knut Graichen

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对VLA驾驶模型无法在推理时重定向注意力的问题，在Qwen3-VL主干上添加预softmax注意力偏差，实验验证了其对轨迹的引导效果及层相关特性。

Comments Attention Steering, Vision-Language-Action, AutonomousDriving, Inference-Time Intervention

SUMI: Scalable Unified Model for 3D Point Cloud Inference

SUMI：用于三维点云推理的可扩展统一模型

Yanlong Li, Kanchana Thilakarathna

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

AI总结 针对点云补全由粗到精范式中局部细节重构不足的问题，提出扩散增强细化模块SUMI，可集成到现有模型，在多个基准数据集上实现性能提升。

Two-Stage Teacher-Student Reliable Prior Learning for Robust Underwater Image Enhancement

RPL-UIE：面向水下图像增强的可靠先验学习

Yifan Chen, Jiaming Liu, Ye Zheng, Zhe Sun, Tao Chen

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

AI总结 针对水下图像增强的语义漂移问题，提出RPL-UIE两阶段教师-学生框架，结合RPRD与FPRD缩小师生模型先验学习差异，在基准测试、下游视觉任务及真实ROV数据上表现良好。

Comments 34 pages, 10 figures, and 6 tables

Unifying Deep Stochastic Processes for Image Enhancement

统一深度随机过程用于图像增强

Wojciech Kozłowski, Radosław Kuczbański, Kamil Adamczewski, Karol Szczypkowski, Maciej Zięba

机构 * Wrocław University of Science and Technology（沃拉布大学科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文统一了图像增强中的深度随机过程，通过分类为无条件扩散模型、Ornstein-Uhlenbeck过程和扩散桥三类连续时间过程，揭示其共同的SDE框架，并通过实验分析不同设计对性能的影响。

Comments 27 pages, in proceesings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea

GeoRect4D: Geometry-Compatible Generative Rectification for Dynamic Sparse-View 3D Reconstruction

GeoRect4D：几何兼容的生成性矩形化用于动态稀疏视角3D重建

Zhenlong Wu, Zihan Zheng, Xuanxuan Wang, Lei Huang, Hongwei Hu, Xiaoyun Zhang, Qiang Hu, Wenjun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoRect4D框架，通过闭环优化结合显式3D一致性与生成性细化，解决动态稀疏视角3D重建中的几何崩溃和漂移问题，提升重建精度与时间一致性。

Unsupervised Deep Generative Models for Anomaly Detection in Neuroimaging: A Systematic Scoping Review

无监督深度生成模型在神经影像中的异常检测：一项系统性综述

Youwan Mahé, Elise Bannier, Stéphanie Leplaideur, Elisa Fromont, Francesca Galassi

机构 * Univ Rennes, Inria, CNRS, Inserm, IRISA UMR 6074, Empenn, Rennes, France（法国里昂大学、Inria、CNRS、Inserm、IRISA UMR 6074、Empenn、里昂） ； Siemens Healthineers, Courbevoie, France（法国西门子医疗影像公司、Courbevoie） ； CHU Rennes, Radiology Department, Rennes, France（里昂大学医院、放射科、法国里昂） ； CHU Rennes, Physical Medicine and Rehabilitation Department, Rennes, France（里昂大学医院、康复医学部、法国里昂） ； Centre de Kerpape, Ploemeur, France（凯帕尔中心、法国普洛梅尔） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA, Rennes, France（法国里昂大学、Inria、CNRS、IRISA、里昂） 纠错

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

AI总结 本文综述了无监督深度生成模型在神经影像异常检测中的应用，指出其在病理无关定位中的潜力及现存挑战。

KAN We Flow? Advancing Robotic Manipulation with 3D Flow Matching via KAN & RWKV

KAN We Flow? 通过KAN与RWKV实现3D操作的机器人操控进步

Zhihao Chen, Yiyuan Ge, Ziyang Wang, Youwei Zhang

机构 * School of Intelligent Engineering and Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications (BUPT)（北京邮电大学智能工程与自动化学院） ； Beijing Hydrogen Intelligence Technology Co. Ltd.（北京氢能智能科技有限公司） ； School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology（华南理工大学电子与信息学院） 纠错

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

AI总结 KAN-We-Flow通过结合RWKV和KAN技术，实现轻量高效的3D机器人操作策略，显著提升性能与效率。

Comments Accepted By ICRA2026

Quo Vadis? Scientific Discovery in the Age of Artificial Intelligence

何去何从？人工智能时代的科学发现

Petr O. Jedlicka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文梳理AI在科学发现中的作用，提出AI系统类型学，概述多学科近期成果，指出其存在的限制与风险，引发人机认知劳动分工的思考。

Comments To be published in Theory of Science

Array-Based Molecular Pulse Encoding for Neuro-Spike Communication in Intra-Body Nano-networks

用于体内纳米网络中神经尖峰通信的基于阵列的分子脉冲编码

Keyvan Aghababaiyan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对体内纳米网络神经尖峰通信需严格时间同步的问题，提出基于分子脉冲阵列编码的方案，消除了严格同步需求，性能优于现有符号同步模型，通信速率提升75%-150%。

Picard Proximal Monte Carlo for Parallel Bayesian Imaging with Score-Based Generative Priors

基于得分生成先验的并行贝叶斯成像的Picard近端蒙特卡洛方法

Deliang Wei, Evan Bell, Wenhan Guo, Yifan Chen, Yu Sun

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对贝叶斯成像逆问题采样成本高的痛点，提出基于近端朗之万动力学与Picard迭代的并行采样框架PiX-MC，实现50倍加速且保持重建质量

ADAPTD: Adaptive Detection and Proactive Threat Defense for Autonomous APT attacks

ADAPTD：针对自主高级持续性威胁攻击的自适应检测与主动防御

Yeongwoo Kim, Quanyan Zhu, György Dán

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 ADAPTD是一种通信与计算高效的决策论框架，通过整合紧凑杀伤链、即时阻断机制和预测性驱逐策略，在自主APT攻击检测防御中实现了优于现有方法的效果，降低了防御成本与干扰。

Comments 15 pages, 11 figures, under review

Dormancy stabilizes non-transitive competitive dynamics

休眠稳定非传递竞争动态

José Chacón, Adrián González-Casanova, Imanol Nuñez, Rafael Peña-Miller, José Luis Pérez, Johnny Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究构建种群遗传学框架，发现休眠可作为时间避难所，通过离散时间Wright-Fisher模型结合种子库与频率依赖相互作用，稳定非传递竞争系统，实现长期共存。

Pathwise stability for one-dimensional SDEs driven by Brownian motion and a symmetric stable process

由布朗运动和对称稳定过程驱动的一维随机微分方程的逐路稳定性

Takuya Nakagawa, Ryoichi Suzuki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对由布朗运动和对称α-稳定过程驱动的一维SDE，通过同步耦合建立了定量逐路稳定性估计，明确了不同Hölder指数下的误差率，还得到了含可预测强迫误差和时间一致尾界的估计。

Energy dissipation and stability of a finite-volume scheme for two-phase flow models with dynamic capillary pressure

带动态毛细管压力的两相流模型有限体积格式的能量耗散与稳定性

Ansgar Jüngel, Josipa-Pina Milišić, Sara Xhahysa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对多孔介质中带动态毛细管压力的非饱和两相流，提出隐式欧拉有限体积格式，证明其离散解的存在唯一性等性质，通过二维实验展示动态毛细管压力的作用。

Propagation phenomena in KPP-bistable periodic patchy environments

KPP-双稳周期斑块环境中的传播现象

Quentin Griette (LMAH), François Hamel (I2M), Mingmin Zhang (USTC), Min Zhao (I2M)

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对含两种斑块的周期环境，研究KPP-双稳反应扩散方程的传播动力学，分析持续生存、脉动行波存在性及物种灭绝条件，丰富了异质环境下的反应扩散传播理论。

Exact mean-covariance dynamics of the Weber field in the stochastic Lagrangian representation of the 3D Navier-Stokes equations

三维Navier-Stokes方程随机拉格朗日表示中韦伯场的精确均值-协方差动力学

Triphop Mahithitarmmatorn

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究推导三维Navier-Stokes方程随机拉格朗日表示中韦伯场的均值-协方差动力学方程，获能量平衡等结果，指出正则性相关障碍并提出开放问题。

Comments 12 pages

The elliptic wind on jet wakes in high-energy heavy-ion collisions

高能重离子碰撞中喷注尾迹的椭圆风

Kai-Yi Wu, Zhong Yang, Xin-Nian Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对高能重离子碰撞中QGP的非均匀性，提出用γ-喷注事件中喷注-强子关联的平面内外差异，作为度量喷注尾迹椭圆展宽与加深的可观测量，可约束QGP的剪切粘度。

Comments 7 pages in RevTex with 11 figures

Accurate Charge Radius Measurement of $^{14}$C Confronts \textit{Ab Initio} Theory

14C的精确电荷半径测量与从头算理论的对比

Kristian König, Patrick Müller, Tobias Gesser, Emily Burbach, Stefano Gandolfi, Matthias Heinz, Phillip Imgram, Alessandro Lovato, Pieter Maris, Takayuki Miyagi, Wilfried Nörtershäuser, Robert Roth, Julien Spahn, Achim Schwenk

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过共线激光光谱法高精度测定14C电荷半径，精度较缪原子测量提升5倍，与最新从头算核理论计算存在偏差，同时为改进QED测试提供了更精确的偶偶同位素对数据。

Modelling flow-driven pore closure of weakening poroelastic media

弱化多孔弹性介质的流致孔隙闭合建模

Matthew V. Ghosh, Matthew G. Hennessy, Andreas Münch, Sarah L. Waters

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对因固液相互作用弱化的多孔弹性介质，建立了多孔弹性变形、骨架弱化与溶质传输耦合的数学模型，揭示了流致单轴压缩下孔隙闭合的不同参数 regime，推导了慢弱化系统的孔隙闭合时间近似。

Comments 30 pages, 6 figures, Submitted to Journal of Fluid Mechanics

Critical behavior and crossover scaling in the Light-Heavy model

轻-重模型中的临界行为与交叉标度

Shilpa Prakash, Mustansir Barma, Kabir Ramola

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究轻-重（LH）模型的临界行为与交叉标度，分析其未标度（uLH）区域的FDPO相变、局部类FDPO行为，及标度（sLH）区域的单模式动力学与反常长程关联，并类比sABC模型推导关联函数解析表达式。

Comments 29 pages, 9 figures

Vacancy-Driven Electronic Reconstruction in Monolayer PtSe$_2$: Formation Thermodynamics and Charge States

单层PtSe₂中空位驱动的电子重构：形成热力学与电荷态

Xiwen Gai, Jingang Wang, Tianxing Ma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究基于第一性原理计算，探究单层PtSe₂中各类空位的形成热力学、电荷态等，发现Vₛₑ形成能最低，空位扩散受抑制，缺陷可调控其光学性质，为其器件设计提供指导。

Comments 14+6 pages. Latest version submitted to Physical Review B

Resonant Untrapping of Active Polymers in Breathing Lattices

呼吸晶格中活性聚合物的共振脱阱

Yihang Sun, Yixiang Li, Tsvi Tlusty, Guolong Zhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究揭示拥挤环境中活性聚合物可自捕获，呼吸晶格的波动可共振加速其逃逸，环境波动速率与螺旋弛豫速率匹配时扩散提升两个数量级，该机制可调控构象屏障的输运。

Temperature-Induced Reorganization of Supported Zn$_3$ Clusters on Cu(111): From Minimum-Energy Structures to Finite-Temperature Ensembles

Cu(111)表面负载Zn₃团簇的温度诱导重组：从最低能量结构到有限温度系综

Jiayan Xu, Zheng Yu, Abhirup Patra, Amar Deep Pathak, Sharan Shetty, Detlef Hohl, Roberto Car

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究结合多种计算方法，发现Cu(111)表面负载Zn基团簇的热力学结构随温度变化，与0 K静态预测不同，凸显有限温度采样对催化剂建模的重要性。

Comments 34 pages, 4 figures

Generative artificial intelligence for reconstructing neutron-star matter

生成式人工智能用于重建中子星物质

Julia Yu. Panteleeva, Herzallah Alharazin, Evgeny Epelbaum

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究用去噪扩散模型重建中子星物态方程，结合先验与精确物理约束，得到1.4倍太阳质量下的半径和潮汐形变结果，支持强子-夸克交叉过渡，为不适定逆问题提供模板。