图像生成

Subliminal Clocks: Latent Time Modelling in Diffusion Language Models

潜意识时钟：扩散语言模型中的潜在时间建模

Maximo Eduardo Rulli, Thomas Vaitses Fontanari, Simone Petruzzi, Federico Alvetreti, Giorgio Strano, Donato Crisostomi, Giorgos Nikolaou, Tommaso Mencattini, Andrea Santilli, Emanuele Rodolà, Simone Scardapane, Alessio Devoto

机构 * Sapienza University of Rome（罗马大学） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； Independent researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文发现扩散语言模型在残差流中编码了与扩散时间步相关的潜在表示，可通过探针提取，并通过沿推断时间步的低维子空间引导来调节去噪进度，影响模型置信度和熵。

Comments Equal contribution: Thomas Vaitses Fontanari and Simone Petruzzi

Discrete Diffusion with Sample-Efficient Estimators for Conditionals

用于条件的离散扩散与高效样本估计器

Karthik Elamvazhuthi, Abhijith Jayakumar, Andrey Y. Lokhov

机构 * Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论 division） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于高效样本估计器的离散扩散方法，用于生成离散状态空间的数据，实验表明其在多个数据集上优于现有方法。

ImplicitRDP: An End-to-End Visual-Force Diffusion Policy with Structural Slow-Fast Learning

ImplicitRDP：一种具有结构快慢学习的端到端视觉-力扩散策略

Wendi Chen, Han Xue, Yi Wang, Fangyuan Zhou, Jun Lv, Yang Jin, Shirun Tang, Chuan Wen, Cewu Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Noematrix Ltd.（诺姆矩阵有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究人类水平接触操作中视觉与力感测信号整合难题，提出ImplicitRDP策略，用结构快慢学习机制及虚拟目标表示正则化，经实验验证其在丰富接触任务中显著优于基线，有卓越反应性与成功率。

Comments Accepted to RA-L 2026. Project page: https://implicit-rdp.github.io

Unified numerical analysis for thermoelastic diffusion and thermo-poroelasticity of thin plates

薄板热弹性扩散和热孔弹性的统一数值分析

Neela Nataraj, Ricardo Ruiz-Baier, Aamir Yousuf

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究薄板热弹性扩散和热孔弹性的耦合双曲-抛物系统，用伽辽金方法建立可解性，采用多种数值方法离散，证明全离散格式收敛，通过数值实验验证二维模型有效性及理论收敛率。

Comments accepted for publication

Journal ref Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 2026

Induction in Both Directions: A Mechanistic Analysis of In-Context Learning in Masked Diffusion Language Models

双向归纳：掩码扩散语言模型中上下文学习的机制分析

Andy Catruna, Emilian Radoi

机构 * National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest（布加勒斯特理工大学国家科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究扩散语言模型（DLM）中归纳机制，对比仅注意力AR模型和吸收掩码DLM。发现DLM学习双向归纳电路，方向对称，掩码两侧可见时归纳更强，还证明其能计算掩码令牌比例作隐式时间步长。

Interfaces and non-uniqueness in a cross-diffusion system with independent drifts

具有独立漂移的交叉扩散系统中的界面与非唯一性

Charles Elbar, Guy Parker

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究一维交叉扩散系统中两个种群在独立外部势作用下，从单界面分离初值出发，发现解依赖于所选解的概念，粘性消失解产生重叠而分离弱解也存在，导致柯西问题在弱解类中不适定。

Comments Added: References and Appendix. 26 Pages, 1 figure

FAIR-Calib: Frontier-Aware Instability-Reweighted Calibration for Post-Training Quantization of Diffusion Large Language Models

FAIR-Calib：面向扩散大语言模型训练后量化的前沿感知不稳定重加权校准

Haoyu Huang, Linlin Yang, Sheng Xu, Boyu Liu, Guodong Guo, Zhongqian Fu, Hang Zhou, Baochang Zhang

机构 * FAIR 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散大语言模型训练后量化中前沿决策易翻转并永久锁定放大的问题，提出两阶段PTQ框架FAIR-Calib，通过前沿命中与掩码阶段可靠性估计位置先验，并利用重加权隐状态MSE校准优先保护脆弱前沿状态，理论证明其作为输出KL散度代理，实验显著优于基线。

Comments Accepted as a poster at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Autoregressive Diffusion World Models for Off-Policy Evaluation of LLM Agents

自回归扩散世界模型用于LLM智能体的离线评估

Kaixuan Liu, Guojun Xiong, Weinan Zhang, Shengpu Tang

机构 * Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出ADWM框架，通过自回归扩散世界模型从预收集轨迹中模拟环境响应，实现无需在线交互的LLM智能体策略离线评估。

Geometry Adaptive Counterfactual Distribution Learning with Diffusion-Guided Smoothing

几何自适应反事实分布学习与扩散引导平滑

Kwangho Kim

机构 * Department of Statistics, Korea University（韩国大学统计系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对高维反事实分布学习，提出两种基于扩散引导的几何自适应平滑估计器，通过有效维度降低误差，并在CelebA实验验证。

RADD: Retrieval-Augmented Discrete Diffusion for Multi-Modal Knowledge Graph Completion

RADD：基于检索的离散扩散用于多模态知识图谱补全

Guanglin Niu, Bo Li

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出RADD框架，通过分离检索与重排序过程，提升多模态知识图谱补全的性能，实验表明其在多个基准上表现最佳。

Comments 13 pages, 3 figures, 8 tables

First-Hitting Location Laws as Boundary Observables of Drift-Diffusion Processes

首次击中位置定律作为漂移扩散过程的边界可观测量

Yen-Chi Lee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究漂移扩散过程中首次击中位置统计特性，探讨边界定律如何作为内在信息可观测量。通过几何和动态分析，揭示漂移与几何如何共同塑造边界测度，并展示非零漂移如何抑制尾部波动。

Comments 16 pages, 7 figures. Accepted for publication in Physical Review E. This revised and expanded version adds an exact exterior-circle benchmark and clarifies the dimensional convention and notation

Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models

突破扩散语言模型的分解障碍

Ian Li, Zilei Shao, Benjie Wang, Rose Yu, Guy Van den Broeck, Anji Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 CoDD通过引入轻量级概率推理层，突破扩散语言模型的分解障碍，实现高效且连贯的生成性能。

Bayesian Signal Component Decomposition via Diffusion-within-Gibbs Sampling

通过扩散-于-吉布斯采样进行贝叶斯信号分量分解

Yi Zhang, Rui Guo, Yonina C. Eldar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种结合吉布斯采样与插件式扩散先验的贝叶斯信号分量分解方法，能够统一整合模型驱动与数据驱动的先验知识，实现高效准确的信号分解。

Comments 16 pages, 6 figures. Submitted to journal

Rapid and Safe Trajectory Planning over Diverse Scenes through Diffusion Composition

通过扩散合成在多样场景中进行快速且安全的轨迹规划

Wule Mao, Zhouheng Li, Yunhao Luo, Fangguo Zhao, Lei Xie

机构 * College of Control Science and Engineering, Zhejiang University（浙江大学控制科学与工程学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对动态环境规划难题，提出能量参数化扩散规划框架，结合轻量级安全过滤器和场景无关的数据生成管道，实现多样场景下快速安全规划，仿真与真实实验验证了其有效性、鲁棒性和适用性。

SplatSearch: Instance Image Goal Navigation for Mobile Robots using 3D Gaussian Splatting and Diffusion Models

SplatSearch：使用3D高斯点云和扩散模型的移动机器人实例图像目标导航

Siddarth Narasimhan, Matthew Lisondra, Haitong Wang, Goldie Nejat

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究移动机器人的实例图像目标导航问题，提出SplatSearch架构，利用3D高斯点云重建和多视角扩散模型，结合前沿探索策略，在多种环境实验中验证其性能优于现有方法。

Comments Project Page: https://splat-search.github.io/

A Convergent Geometry-Aware Reduction for Diffusion in Branched Tubular Networks

一种收敛的几何感知降维方法用于分支管状网络中的扩散

Zachary M. Miksis, Gillian Queisser

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种新的几何感知降维方法，解决了Fick-Jacobs方程在大径向梯度下的不稳定性问题，通过局部泰勒展开获得具有几何无关误差的模型，并在分支网络中实现了高效数值方案。

Comments 20 pages, 9 figures

DiffuMamba: High-Throughput Diffusion LMs with Mamba Backbone

DiffuMamba：基于Mamba架构的高吞吐量扩散语言模型

Vaibhav Singh, Oleksiy Ostapenko, Pierre-André Noël, Eugene Belilovsky, Torsten Scholak

机构 * ServiceNow Research, Montreal, Canada（ServiceNow研究机构，加拿大蒙特利尔） ； Concordia University（Concordia大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DiffuMamba基于Mamba架构，通过结合扩散目标与线性序列建模，实现了高吞吐量的扩散语言模型，在长序列任务中表现出色。

Comments 9 pages, 3 figures

Dichotomous Diffusion Policy Optimization

二元扩散策略优化

Ruiming Liang, Yinan Zheng, Kexin Zheng, Tianyi Tan, Jianxiong Li, Liyuan Mao, Zhihao Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Jingjing Liu, Jinqiao Wang, Xianyuan Zhan

机构 * Fundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（基础模型研究中心，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（人工智能学院，中国科学院大学） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DIPOLE是一种新的RL算法，通过二元策略分解实现稳定可控的扩散策略优化，适用于复杂现实应用。

EmbodiedDiffusion: End-to-End Traversability-Guided Visual Diffusion for Heterogeneous Robot Navigation

EmbodiedDiffusion：用于异构机器人导航的端到端可通行性引导视觉扩散

Iana Zhura, Sausar Karaf, Faryal Batool, Nipun Dhananjaya Weerakkodi Mudalige, Valerii Serpiva, Ali Alridha Abdulkarim, Aleksey Fedoseev, Didar Seyidov, Hajira Amjad, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Center for Digital Engineering, Skolkovo Institute of Science and Technology（智能空间机器人实验室，数字工程中心，斯克尔科沃科学与技术研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对自主导航中视觉可通行性估计问题，EmbodiedDiffusion框架利用无规划器合成监督等，同时预测可通行性地图与生成可行轨迹，经训练提炼语义到轻量级模型，能快速适应新平台，在多机器人室内环境中实现高效导航与轨迹生成。

Comments This work has been submitted for publication and is currently under review

Adapting Diffusion-Based Music Synthesis to Speech and Singing Voice Conversion

将基于扩散的音乐合成模型应用于人类语音转换

Ben Maman, Frank Zalkow, Hans-Ulrich Berendes, Paolo Sani, Christian Dittmar, Meinard Müller

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将基于扩散的音乐合成模型用于语音转换，通过扩展条件设定、重新解释音色条件等方法，使模型在自然度等方面表现良好，还发现纳入乐器数据的问题及现成特征提取器的作用，凸显跨域模型转移对统一音频生成系统的潜力。

Comments Accepted to International Conference on Digital Audio Effects (DAFx) 2026

FlashDiff: Efficient Regional Execution and Scheduling for Diffusion Model Serving

FlashDiff：用于扩散模型服务的高效区域执行与调度

Yaqi Qiao, Ping He, Songrun Xie, Ayush Barik, Chensong Zhang, Zhengzhong Tu, Fan Lai

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； HKUST（香港科技大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对扩散模型服务效率低的问题，提出FlashDiff系统，通过自适应区域执行和调度，利用扩散细化特性及三种机制，有效降低端到端服务延迟，提高吞吐量。

An optimal local theory for reaction-diffusion equations driven by non-trace-class noise

非迹类噪声驱动的反应扩散方程的最优局部理论

Antonio Agresti, Fabian Germ, Mark Veraar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对乘性有色噪声驱动的反应扩散方程，建立了粗糙噪声与高度不规则初值下解的局部存在唯一性理论，确定了临界初值空间，并应用于Allen-Cahn、Burgers等模型。

Comments 46 pages

Diffusion in quantum state preparation: From passive cooling to system-bath engineering

量子态制备中的耗散扩散：从被动冷却到系统-环境工程

Tim Pokart, Lukas König, Sebastian Diehl, Jan Carl Budich

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了两种粒子数守恒协议在制备拓扑非平凡态中的性能，发现耗散诱导扩散限制了冷却能力，并通过分析验证了冷却时间与系统尺寸的二次方关系。

Comments 12 pages, 11 figures, includes supplementary material

Journal ref Phys. Rev. Research 8, 023336. Published 25 June, 2026

Walk based Laplacians for Modeling Diffusion on Complex Networks

基于游走的拉普拉斯算子用于复杂网络上的扩散建模

Francesca Arrigo, Fabio Durastante

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究开发了用于复杂网络扩散建模的新框架，通过构造基于游走的拉普拉斯算子，引入含记忆效应的参数族，包含多种变体，证明其扩展了标准拉普拉斯算子定义及性质，提出高效算法并经实验验证其灵活性与计算效率。

The Effect of Stochasticity in Score-Based Diffusion Sampling: a KL Divergence Analysis

基于分数的扩散采样中随机性的影响：KL散度分析

Bernardo P. Schaeffer, Ricardo M. S. Rosa, Glauco Valle

机构 * Instituto de Matemática, Universidade Federal do Rio de Janeiro（数学研究所，里约热内卢联邦大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究基于分数的扩散采样中随机性对生成过程的影响，通过KL散度演变分析，得出对精确和近似分数函数的不同影响，经实验验证理论，还给出解析示例及最优随机性函数表征。

Comments 43 pages

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 July 15, 2026

Asymptotic Preservation and Uniform Accuracy of Diffusion and Flow-Matching Samplers

扩散与流匹配采样器的渐近保持后验分析

Shiheng Zhang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将最小标准差视为奇异摄动参数，通过后验审计确定固定步长采样器的渐近保持性，分析不同时钟在终端层的稳定性及准确性，在特定模型上验证确定性和随机采样器特性，并用于EDM CIFAR-10检查点分析。

From Sparse X-rays to 3D CT: Training-Free Reconstruction with Diffusion Priors

从稀疏X射线到三维CT：基于扩散先验的无训练重建

Zhenkai Zhang, Markus Hiller, Krista A. Ehinger, Tom Drummond

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出TF-PRDiT，一种无需训练的条件采样框架，利用冻结的3D扩散Transformer先验解决多种医学逆问题，通过可微DRR投影器实现从稀疏X射线到高质量CT重建，支持任意数量输入X射线。

Comments Accepted at DGM4MICCAI 2026. Code available at https://github.com/Fredy-Zhang/TF-PRDiT

PC-Diffuser: Path-Consistent Capsule CBF Safety Filtering for Diffusion-Based Trajectory Planner

PC-Diffuser: 基于路径一致的胶囊CBF安全过滤器用于基于扩散的轨迹规划器

Eugene Ku, Yiwei Lyu

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 PC-Diffuser通过在扩散规划中嵌入可认证的路径一致屏障函数，实现轨迹生成中的安全性和路径一致性，提升复杂交通环境下的自动驾驶安全性。

Quasi-Monte Carlo methods for uncertainty quantification of tumor growth modeled by a parametric semi-linear parabolic reaction-diffusion equation

用于参数半线性抛物型反应扩散方程肿瘤生长不确定性量化的小麦-蒙特卡洛方法

Alexander D. Gilbert, Frances Y. Kuo, Dirk Nuyens, Graham Pash, Ian H. Sloan, Karen E. Willcox

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用准蒙特卡洛方法对参数半线性抛物型反应扩散方程建模的肿瘤生长进行不确定性量化，通过理论分析和数值实验验证了其在计算感兴趣量方面的有效性。