图像生成

Slow Cosmic-Ray Diffusion in Supersonic and Super-Alfvénic Turbulence

超声速与超阿尔文湍流中的慢宇宙射线扩散

Yue Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究通过双流体磁流体动力学模拟，发现强超声速、高超阿尔文湍流可在离子-中性粒子阻尼显著时，维持慢且近各向同性的宇宙射线输运，匹配观测推断的扩散系数范围。

Comments 10 pages, 6 figures, accepted for publication in ApJL

Spatial Masked-Set Learning for Sparse Multi-Shell Diffusion MRI Signal Synthesis

用于稀疏多壳扩散MRI信号合成的空间掩码集学习

Yousef Sadegheih, Pratibha Kumari, Dorit Merhof

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对密集多壳扩散MRI采集时间长的问题，提出空间掩码集框架合成稀疏多壳扩散MRI信号，在HCP100数据集上的实验显示其信号NMSE低于现有模型，实现了更优性能。

Comments Accepted at MICCAI CDMRI Workshop 2026

Stoicheia: Character-Level Masked Diffusion for Ancient Greek Textual Restoration, Parsing, and Metrical Scansion

Stoicheia：用于古希腊语文本恢复、句法分析与韵律扫描的字符级掩码扩散模型

Eric Cullhed, Albin Thörn Cleland

机构 * Uppsala University（乌普萨拉大学） ； Lund University（隆德大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出4.05亿参数的Stoicheia字符级掩码扩散模型，通过多维度输入设计实现古希腊语文本恢复、句法分析等任务，在三项实验中均优于对照模型，且在Ithaca测试集上显著降低字符错误率、提升Top-1准确率。

Comments 12 pages, 7 tables. Models, datasets and code released: https://huggingface.co/collections/Ericu950/stoicheia-6a6fbf9800c82d93020a7ceb and https://github.com/ericu9500/stoicheia

Fluid-DiT: Graph-Free Diffusion Transformers for Fluid Flow Simulations Learning

Fluid-DiT：用于流体流动模拟学习的无图扩散Transformer

Shentong Mo, Guolin Ke

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； DP Tech（德璞科技） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Fluid-DiT是一种无图扩散Transformer，以注意力去噪替代图消息传递，通过隐空间公式解耦几何保真度与分布学习，在流体流动模拟的基准测试中优于图扩散基线，且泛化性与可扩展性强。

Retrofitting Linear Attention into Diffusion Language Models

将线性注意力改造融入扩散语言模型

Jinha Kim, Younghun Roh, Jaeyeon Kim

机构 * Apple（苹果公司） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出分块混合注意力，将其融入预训练dLLM LLaDA~2.1得到LLaDA-Hybrid，在保持基准性能的同时提升解码吞吐量与并发请求支持能力。

Lost in Interpolation: Why Predictive Feedback Fails in Diffusion Language Models

迷失在插值中：为什么预测反馈在扩散语言模型中失效

Lavanya Nigam, Ishaan Bansal, Aryan Sood, Vidit Aggarwal, Gaurav Kumar Nayak

机构 * Indian Institute of Technology Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对扩散语言模型中线性插值（LERP）不适用于超球面嵌入空间的问题，提出球形软掩码（S-SM）方法，在1.69亿参数MDLM上实现了MAUVE和困惑度的显著提升。

Comments 15 pages

Stable determination of time-dependent coefficients in a reaction-diffusion-convection system

反应-扩散-对流系统中时变系数的稳定确定

Rahul Bhardwaj, Parveen Kumar

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对R^{1+n}（n≥2）有界域内反应-扩散-对流系统的逆边值问题，结合Carleman估计与几何光学解，通过部分边界测量得到时变对流系数的双对数稳定性估计，进而得到矩阵值势的三对数稳定性估计。

Nonlinear Diffusion Equations: Full characterization of Entropies

非线性扩散方程：熵的完全表征

Anton Arnold, Jose A. Carrillo, Daniel Matthes

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对全空间带约束的拟线性Fokker-Planck方程，表征了可使Bakry-Émery型熵方法给出指数收敛的可容许熵，将线性情形的研究扩展到非线性情形，得到两类关键结果及相关不等式、收敛估计。

DynaCrys: Crystal Generation with Dynamic Space-Group Diffusion

DynaCrys：基于动态空间群扩散的晶体生成

Zhuotao Jin, Xiaoyun Wang, Nicholas Brawand, Roman Zubatyuk, Atul Thakur, Eric Qu, Boris Kozinsky, Justin Smith

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DynaCrys是一种新型晶体生成模型，通过耦合符号扩散过程实现空间群与Wyckoff占据数、元素的共同演化，在稳定新型晶体发现中表现一流，且采样快速、结构位移低。

Fast Isotropic Li-Ion Diffusion in Zeolitic Imidazolate Framework Glass Electrolytes for Batteries

用于电池的沸石咪唑酯骨架玻璃电解质中的快速各向同性锂离子扩散

Yong Li, Tao Du, Timothée Jamin, Zhencai Li, Kasper Tolborg, Yuanzheng Yue, Morten M. Smedskjaer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究通过机器学习原子间势模拟发现，ZIF玻璃因结构无序使Li⁺扩散活化能降低、扩散系数大幅提升，实现了从晶态的各向异性到玻璃态的各向同性转变，为高性能固体电解质提供了新方向。

Diff2Mix: Controllable Music Mixing via Diffusion Models and Differentiable Audio Effects

Diff2Mix：基于扩散模型与可微分音频效果的可控音乐混音

Yisu Zong, Jinjie Shi, Joshua Reiss

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Diff2Mix系统，结合扩散模型与可微分音频效果，实现兼具高质量与可控风格的自动音乐混音，通过多维度评估验证其性能。

Comments Accepted to ISMIR 2026

Adaptive-WAM: Quality-Guided Early-Exit Planning from Intermediate Video-Diffusion Features

Adaptive-WAM：基于质量引导的中间视频扩散特征早期退出规划

Sining Ang, Yuguang Yang, Yan Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Adaptive-WAM是基于Wan2.2-5B主干的质量感知多出口规划器，通过动态分配主干深度减少计算量，在NAVSIM、nuScenes等数据集上取得优异规划性能，延迟显著降低。

Answer First, Reason Later: Commitment Order in Diffusion LLMs

先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。

Diff-Symbo: Text-Controlled Long-Duration Symbolic Music Generation Using Autoregressive Latent Diffusion Model

Diff-Symbo：基于自回归潜在扩散模型的文本控制长时长符号音乐生成

Zhiwei Lin, Jun Chen, Boshi Tang, Weihao Wu, Yang Jing, Yaolong Ju, Fan Fan, Zhiyong Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 Diff-Symbo借助LDM与自回归方法，结合含19345个文本模板的数据集，实现了文本控制的长时长高质量符号音乐生成，在多项指标上优于基线模型。

Global weak solutions to the Cahn-Hilliard equation with degenerate mobility and singular diffusion

带有退化迁移率和奇异扩散的Cahn-Hilliard方程的整体弱解

Monica Conti, Andrea Giorgini, Greta Ricchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对带退化迁移率和奇异扩散的Cahn-Hilliard方程初边值问题，在三维有界光滑凸域且初始数据具有限能量的条件下，通过非熵方法推导关键函数的L⁴(0,T;H²(Ω))估计，证明了合适整体弱解的存在性。

Quantum Error Mitigation with Diffusion-Like Models

基于类扩散模型的量子误差缓解

Yuval Idan, Ofek Nourian, Elad Mentovich, Taylor L. Patti, Eliahu Cohen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对量子系统退相干问题，提出基于类扩散模型的AI辅助误差缓解框架，通过机器学习学习去噪映射，在单量子比特、多量子比特寄存器上验证，可兼容噪声分布式量子系统，用于近似非幺正动力学与缓解相干损失。

Cooperative adsorption and diffusion trapping induced by AlF3 intercalation in graphite

石墨中AlF3插层诱导的协同吸附与扩散捕获

H. Betancourt-Infante, G. Ruano, F. Bonetto, S. J. Rodríguez-Sotelo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过第一性原理研究AlF3在石墨中的吸附与插层，揭示了其诱导的协同吸附与扩散捕获机制，为调控碳基储能系统插层效率提供了定量框架。

Comments 14 pages, 7 Figures and SI

Learning When to Stop: Prefix-Optimal Dynamic Diffusion Policies for Continuous Control

学习何时停止：用于连续控制的前缀最优动态扩散策略

Rohit Kumar Salla, Manoj Saravanan, Simon Stepputtis

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对扩散策略连续控制的计算瓶颈，提出POGP框架，通过学习前缀值函数实现自适应去噪停止，减少约2.7倍迭代次数，同时提升任务性能。

GUARD: Grounding Uncertainty and Ablation-Based Risk Detection for Diffusion-Based VLAs

GUARD：面向扩散型视觉-语言动作（VLA）的不确定性与基于消融的风险检测

Suhas Hegde, Jitendra Yasaswi Bharadwaj Katta

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出GUARD方法，无需修改预训练扩散型VLA策略即可检测其故障，在多基准测试中提升未见过任务的ROC-AUC，提供可跨多维度迁移的故障信号。

Recovery of time-dependent coefficients for the convection-diffusion equation on conformally transversally anisotropic manifolds from partial data

从共形横截各向异性流形上的部分数据恢复对流扩散方程的时变系数

Boya Liu, Anamika Purohit

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对共形横截各向异性流形上的对流扩散方程反问题，利用部分输入-输出算子，在1-形式与函数的衰减测地射线变换单射的条件下，唯一确定时变对流项和密度系数。

Khinchin's and Chung's Laws of the Iterated Logarithm at Time Zero for the Linear Stochastic Fractional Diffusion Equation

线性随机分数阶扩散方程在时间零点的辛钦与钟氏重对数律

Chang Liu, Ran Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对带零初值的线性随机分数阶扩散方程，建立了时间零点的辛钦型重对数律，在特定附加条件下证明了钟氏型重对数律，将随机热方程的初始时间重对数律推广至一类时间分数阶随机扩散方程。

Comments 22 pages

Stochastic Keller Segel System with Porous Medium Diffusion and Nonlinear Chemotactic Sensitivity

带有多孔介质扩散和非线性趋化敏感性的随机Keller-Segel系统

Yiming Jiang, Haohang Li, Yawei Wei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究带多孔介质扩散和非线性趋化敏感性的随机Keller-Segel系统，对a≥1且m≥2a+1的情况建立鞅解全局存在性等，揭示非线性趋化聚集与扩散的平衡，用多种方法克服相关困难。

A hybrid proper orthogonal decomposition and diffusion framework for reduced-order forecasting of turbulent flow dynamics

一种用于湍流动力学降阶预测的本征正交分解与扩散混合框架

Rodrigo Abadia-Heredia, Xiangrui Zou, Manuel Lopez-Martin, Petros Koumoutsakos, Soledad Le Clainche

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出结合本征正交分解（POD）与有效动力学生成学习（G-LED）的混合框架，实现高效湍流预测，对比三种配置验证其降阶后大幅降低计算成本且保留关键流动结构。

Divide-and-Conquer: Towards Generalizable Amortized Bayesian Inference for the Drift Diffusion Model

分而治之：面向漂移扩散模型的可推广摊销贝叶斯推断

Yufei Wu, Shanqing Gao, Andreas Voss, Francis Tuerlinckx

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对摊销贝叶斯推断无法推广至不同研究设计的局限，提出分而治之框架，将DDM数据集分解为成对数据片后单独推断再用共识MCMC结合，在保持与MCMC相当性能的同时大幅降低计算成本，为ABI方法提供通用优化策略。

Should the Boundary Term Be Learned in Reflected Diffusion? Conormal Trace and Reflection Masking

在反射扩散中是否应学习边界项？余法迹与反射掩蔽

Ziyue Wang, Takafumi Kanamori

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究探讨有界域反射扩散的分数学习，提出无需额外参数的超矩形等域参数化方法，发现硬反射可掩盖边界分数误差，实验验证反射频率等因素对误差分离的影响。

MDLMPE: Distribution Aware Positional Encoding for Masked Diffusion Language Models

MDLMPE：面向掩码扩散语言模型的分布感知位置编码

Tong Ling, Hang Lei, Feng Xiao, Changhui Sun, Jiahang Xie, Hao Liu, Lu Liu, Yanlong Du

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对掩码扩散语言模型位置编码对动态标记可用性结构不敏感的问题，提出MDLMPE，通过编码标记可用性等实现分布感知，在LLaDA、DREAM等实验中性能优于传统方法。

LLaDA MoE v2: Scaling Mixture-of-Experts Diffusion Language Models

LLaDA MoE v2：扩展混合专家扩散语言模型

Fengqi Zhu, Shaoxuan Xu, Jingyang Ou, Zebin You, Yipeng Xing, Huabin Liu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Zhenzhong Lan, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Jianguo Li, Chongxuan Li, Ji-Rong Wen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究明确MoE扩散语言模型的扩展规律，训练30B-A3B的LLaDA MoE v2，其预训练令牌量为Qwen3的65%，经微调后在多数推理编码基准上优于SDAR Chat且接近Qwen3。

ED-DiT: Physics-Guided Diffusion Pretraining for Transferable Molecular Representations from Electron Density

ED-DiT：用于从电子密度学习可迁移分子表示的物理引导扩散预训练

Liang Shuang, Haocheng Wang, Jiayi Song, Shuquan Ye, Ben Fei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出ED-DiT，一种物理引导的扩散Transformer，通过电子密度点云自监督预训练学习可迁移分子表示，在6项EDBench任务及低监督场景下均优于基线，展现出良好效果。

Comments 16 pages, 9 figures, 7 tables, including supplementary material

UniNav: A Unified World-Action Diffusion Model for Visual Navigation

UniNav：用于视觉导航的统一世界-动作扩散模型

Changqing Zhou, Yueru Luo, Zeyu Jiang, Changhao Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 UniNav是统一世界-动作扩散模型，通过单扩散过程生成未来视觉观测与航路点轨迹，其变体UniNav-Fast延迟0.1秒且精度无明显下降，在导航基准上ATE优于最强基线。

Accelerating Human-Aware Robot Trajectory Generation via Diffusion and Consistency Distillation

基于扩散模型与一致性蒸馏的人机感知机器人轨迹生成加速方法

Byeong-Il Ham, Hyun-Bin Kim, Kyung-Soo Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究针对人机交互场景下机器人轨迹生成的约束与效率问题，结合RRT/RRT*算法、扩散模型与一致性蒸馏技术，实现了快速、低加加速度的机器人轨迹生成。

Comments 8 pages, 4 figures