图像生成

A Ginzburg-Landau approximation theorem for quasilinear pattern-forming systems in uniformly local Sobolev spaces

一致局部Sobolev空间中拟线性斑图形成系统的Ginzburg-Landau逼近定理

Théo Belin, Guido Schneider

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究在一致局部Sobolev空间中建立逼近理论，证明Ginzburg-Landau方程可预测近首次失稳时拟线性或完全非线性斑图形成系统的动力学，并将该理论应用于三类具体系统。

Comments 29 pages

Local null controllability of a quasi-linear system and related numerical experiments

一类拟线性系统的局部零能控性及相关数值实验

Enrique Fernández-Cara, Juan Límaco, Yuri Thamsten, Denilson Menezes

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对扩散系数依赖状态梯度的拟线性抛物系统，通过线性化系统估计与局部逆定理证明其局部零能控性，提出拟牛顿型迭代算法并经数值实验验证。

Comments 31 pages, 16 figures, 9 tables

Power-kernel fractional Sturm--Liouville operators: a graph realization and boundary-independent singular-value asymptotics

幂核分数阶Sturm-Liouville算子：图实现与边界无关的奇异值渐近行为

Niyaz Tokmagambetov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究构造了1/2<α<1时幂核分数阶Sturm-Liouville算子的闭实现，推导其自伴延拓的奇异值渐近，给出逆算子形式，并应用于Caputo时间扩散方程的温和解。

Comments 23 pages

Existence and qualitative theory for nonlinear accretive evolutions with Carathéodory forcing

带有Carathéodory强迫的非线性增生演化的存在性与定性理论

Dieter Bothe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究实Banach空间中带Carathéodory强迫的非线性增生演化的约束问题，通过两层逼近等方法建立其温和解的存在性与适定性，并将理论应用于反应-扩散系统等问题。

A new Geometric Setting for the Analysis of Partial Differential Equations

分析偏微分方程的新几何框架

Ambroise Soglo, Koffi W. Houédanou, Jamal Adetola, Marcos Aboubacar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文结合Wasserstein与Aitchison几何提出混合度量$D_\alpha$，证明其性质并建立梯度流理论，将若干偏微分方程作为其梯度流，还与Wasserstein--Fisher--Rao度量对比。

Comments 58 pages, 3 figures

Plasma dynamics near the magnetic X-point of the two-wire model: Theory and Simulation

双线模型磁X点附近的等离子体动力学：理论与模拟

Bin Ahn

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究以双线模型为对象，通过理论分析和模拟，揭示了无碰撞与碰撞区域内磁X点附近等离子体的粒子迁移机制及密度平台形成规律，建立了相关基础认识。

Comments 98 pages, 26 figures. Based on the author's PhD thesis (KAIST, 2026). Parts of this work are published in B. Ahn et al., J. Plasma Phys. 90, 975900204 (2024), doi: https://doi.org/10.1017/S0022377824000321, and parts are under review in a peer-reviewed journal

The Parabolic Anderson Model's Total Mass at Small Times: Geometry, Fluctuations, and Renormalization

抛物Anderson模型在小时间下的总质量：几何、涨落与重整化

Pierre Yves Gaudreau Lamarre, Yuanyuan Pan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对有界域上的Stratonovich型抛物Anderson模型，计算小时间极限下总质量的期望与标准差的精确渐近，揭示三种机制的竞争及由Hurst指数影响产生的新相变现象。

Comments 46 pages, 1 figure

Time-dependent Evolution of Proton Spectra in Supernova Remnants and Their Contribution to Galactic Cosmic Rays

超新星遗迹中质子能谱的时变演化及其对银河宇宙线的贡献

Jun-Yu Shen, Hou-Dun Zeng, Qiang Yuan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过扩展半解析框架建立超新星遗迹质子时变演化模型，再现观测到的谱参数年龄趋势，结合源谱弥散计算得到的银河质子能谱与观测吻合，支持超新星遗迹是膝区以下银河宇宙线质子主要来源的假设。

Comments 16 pages, 4 figures

Measuring the Dependency Gap: Diagnosing Inter-Column Fidelity in Tabular Generative Models

测量依赖差距：诊断表格生成模型中的列间保真度

Jie Zhang

机构 * Accenture Japan（埃森哲日本公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究表格生成模型列间保真度，引入依赖感知保真度诊断方法，分解XGB-C2ST测试，应用于TabbyFlow/EF-VFM发现标准指标遗漏的依赖差距，探讨差距原因，表明是缺乏直接依赖监督，非容量或结构问题

A Wigner-based volumetric transport framework for paraxial waves in random media

基于维格纳的随机介质中傍轴波体积输运框架

Arnaud Coatanhay, Thomas Bonnafont, Angélique Dremeau

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 为随机介质中平均傍轴波传播开发基于维格纳的相空间框架，从随机抛物波方程推导相关分布演化，经多层建模得出分析结果并验证求解器，与非局部动力学模型比较，还引入大气特化。

Comments 27 pages, 4 figures

Spectral energy-loss bump and $γ$-ray pulsar halos

谱能损驼峰与γ射线脉冲星晕

Kun Fang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过分析LHAASO J0248+6021的高曲率谱，提出该脉冲星晕的能损驼峰未显著偏离高能截止，从而统一解释年轻和年老脉冲星晕的广谱谱特征。

Comments 8 pages, 6 figures, 2 tables

Conditions for planetesimal formation via the streaming instability persist under turbulence driven by magnetorotational instability

通过流体不稳定性形成行星胚胎的过程在由磁旋转不稳定性驱动的湍流中持续存在

Linn E.J.Eriksson, Ziyan Xu, Jeonghoon Lim, Chao-Chin Yang, Pinghui Huang, Mordecai-Mark Mac Low

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究探讨了磁旋转不稳定性驱动的湍流对流体不稳定性形成行星胚胎的影响，发现自洽生成的湍流不会抑制行星胚胎形成。

Comments Accepted for publication in A&A

Framework for fluctuating times and counting observables in stochastic excursions

一种用于随机游走和计数可观测量的框架

Guilherme Fiusa, Pedro E. Harunari, Abhaya S. Hegde, Gabriel T. Landi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种用于分析随机游走和计数可观测量的框架，通过提供技术结果和公式，揭示了游走统计与热力学量之间的关系，并探讨了其在多个物理问题中的应用。

Comments Companion paper to arXiv:2505.06208 (https://arxiv.org/abs/2505.06208)

Cine MRI-Validated Biventricular Electromechanical Digital Twin Framework for Predicting Regional Endocardial Motion

经 Cine MRI 验证的双心室电机械数字孪生框架用于预测区域心内膜运动

Milad Hasani, Tomas Zaremba, Sam Riahi, Alireza Rezania

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出经 Cine MRI 验证的双心室电机械数字孪生框架，整合多类心脏生理机制，可预测区域心内膜运动，为心内植入物植入部位选择及患者特异性规划提供支持。

Preconditioning transformations of adjoint systems for evolution equations

演化方程伴随系统的预处理变换

Brian K. Tran, Ben S. Southworth, Hannah F. Blumhoefer, Samuel Olivier

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对演化方程伴随系统提出两类预处理变换框架，将其应用于辐射扩散方程逆问题，使优化迭代收敛速度提升，可高精度重现波前。

Comments Appears in: Journal of Nonlinear Science

Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models

Mask2Real-WM：作为可控灵巧世界模型的模拟到现实桥梁的分割掩码

Riccardo O. Feingold, Davide Liconti, Chenyu Yang, Robert K. Katzschmann

机构 * Soft Robotic Lab, Department of Mechanical and Process Engineering ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院机械与过程工程系软机器人实验室） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 提出Mask2Real-WM，一种用于灵巧操纵的两阶段动作条件世界模型，将像素预测解耦为动力学和渲染模型，利用分割空间较小的模拟到现实差距，通过合成数据预训练和真实演示微调实现各自由度动作可控。

Comments 23 pages, 24 figures, 4 tables. Preprint. Project page: this https URL (https://srl-ethz.github.io/Mask2Real-WM/)

SemanticSlider3D: Training-Free Continuous Semantic Editing for 3D Objects

SemanticSlider3D：无需训练的3D物体连续语义编辑

Ru Wang, Rahul Jain, Koichiro Niinuma, Aakar Gupta

专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SemanticSlider3D是一种无需训练的3D物体连续语义编辑技术，通过在先进3D生成模型潜空间构建语义编辑方向，在技术验证与用户研究中均表现优于基线方法，可作为现有3D创作工作流的有效补充。

Comments UIST 2026

Self-supervised In-context Operator Learning for Stochastic Mean-Field Control

面向随机平均场控制的自监督上下文算子学习

Suyi Gao, Mo Zhou, Rongjie Lai

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出首个无网格自监督神经算子NFIST，通过结合概率流ODE与可逆归一化流Transformer解决随机平均场控制问题，可实现未见任务的一次前向求解，在多任务上展现零样本泛化并降低计算成本。

Accretion of AGN Stars under Influence of Disk Geometry II: The Adiabatic Regime and Runaway Collapse Induced by Self-gravity

吸积盘几何影响下的AGN恒星吸积 II：绝热 regime 与自引力诱导的坍缩

Yi-Xian Chen, Yan-Fei Jiang, Jeremy Goodman

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究通过三维流体动力学模拟，探究AGN盘内恒星吸积的绝热 regime，发现高热质量比下会触发包层强激波，近自引力盘内满足条件时会发生自引力诱导的失控坍缩，可形成~10⁵M_⊙的超大质量恒星。

Comments Accepted to ApJ

Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation

用于精准单步动作生成的统一条件-动作建模

Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo, Gen Li, Boyu Ma, Yanshuo Lu, Yutong Song, Mingqi Yuan, Jiayu Chen, Jianfei Yang

机构 * NTU（南洋理工大学） ； HKU（香港大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出UCA-Flow统一条件-动作建模框架，通过共享令牌空间与改进双路监督方案，提升机器人单步动作生成的成功率与推理速度。

Equilibrium for regular-singular control under mean-variance criterion: A unified approach via control laws

均值方差准则下正则-奇异控制的均衡问题

Zongxia Liang, Xiaodong Luo, Jiayu Zhang

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对均值方差准则下的混合正则-奇异控制问题，在个人内博弈框架中提出新均衡概念，推导了均衡的数学刻画，并为再保险问题构造了显式耦合均衡解，退化情形下解可简化为独立单控制均衡组合。

First-Token Broadcasters: Mechanistic Origins of Language Identity and Distributed Robustness in Transformers

首个令牌广播者：Transformer中语言身份与分布式鲁棒性的机制起源

Arjun Pillai, Christian Hoang, Anjelo Jann Laroza

机构 * Irvington High School（欧文顿高中） ； GenAI4E ； Mapua University（马普阿大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过因果干预方法LIHA，发现Transformer中少量注意力头（如GPT-2的L6H1）持续关注首个令牌并广播语言信号，且消融后补偿呈现层级前馈模式；指令微调将语言身份电路重组至早期层。

Comments Under review at Interp4Discovery @ NeurIPS 2026

SoftVTBench: A Deformation-Aware Visuo-Tactile Dataset and Benchmark for Deformable-Object Manipulation

SoftVTBench：面向可变形物体操作的形变感知视觉-触觉数据集与基准

Bowen Jing, Mingxin Wang, Ruiyang Hao, Chenchen Ge, Hanwen Shen, Junjie He, Yang Cui, Yiming Hou, Weitao Zhou, Jiawei Wang, Minglei Li, Dandan Zhang, Ding Zhao, Houde Liu, Xiaofan Li, Si Liu, Ping Luo, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence（拓境智能） ； Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Simple AI ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究推出SoftVTBench视觉-触觉数据集与基准，定义形变感知成功率（DSR），发现触觉信息本身未必提升多模态融合，为可变形物体操作的物理交互研究提供资源。

EfficientSync: Real-Time Lip Synchronization via Deformation-Based Reference Texture Mixing

EfficientSync：基于变形参考纹理混合的实时唇形同步

Fa-Ting Hong, Runzhen Liu, Luchuan Song, Hongmin Cai, Chuhua Xian

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 EfficientSync是一种基于变形的实时唇形同步框架，通过动态纹理混合器等技术保留参考纹理，在HDTF和VFHQ数据集上以166 FPS实现领先的视觉质量与身份保留效果。

Comments Under review

JANUS: A Multi-modal Foundation Neural Sampler for Disordered Materials

JANUS：面向无序材料的多模态基础神经采样器

Denis Blessing, Mouyang Cheng, Maximilian Schebek, Jutta Rogal, Mingda Li, Carles Domingo-Enrich, Yuanqi Du

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员开发JANUS多模态神经采样器，用于无序材料的热力学采样，其以远少于传统方法的能量评估次数重现平衡性质，可用于合金逆设计及半导体缺陷探索，为相关研究提供了基础。

Constraining Cosmic-Ray Acceleration and Escape in Middle-Aged Supernova Remnants with GeV-TeV Gamma-Ray Observations

利用GeV-TeV伽马射线观测约束中年超新星遗迹中的宇宙射线加速与逃逸

Siyu Chen, Bing Theodore Zhang, Yi Xing, Siming Liu

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过对四个中年超新星遗迹的伽马射线辐射开展时变研究，结合多望远镜观测，约束了宇宙射线加速与逃逸参数，揭示逃逸宇宙射线对其甚高能辐射及中微子通量的重要影响。

Comments 11 pages, 11 figures