图像生成

Scalable Differentially Private Data Compression via Diffusion and Stochastic Codes

通过扩散和随机码实现可扩展的差分隐私数据压缩

Gergely Flamich, Oykü Sıla Güner, Yanxiao Liu, Deniz Gündüz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对高维数据压缩难题，提出结合随机码与扩散模型的DP-DiPP压缩管道，通过扩展泊松私有表示并结合DiffC，实现差分隐私图像压缩，实验表明其性能远超基线。

Comments To appear in ICML 2026 Workshop on Structured Probabilistic Inference & Generative Modeling

TACG: Trajectory-Aware Commit Gating for Diffusion Language Model Decoding

TACG：用于扩散语言模型解码的轨迹感知提交门控

Chengcheng Wang, Tingzhang Luo, Wenhao Li, Jianyuan Guo, Chang Xu

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究扩散语言模型解码问题，提出无训练的门级解码器TACG，结合时间隐式逻辑引导和历史门，基于轨迹信号决定是否提交，在多基准测试中提升性能。

Conditional Diffusion Guided Knowledge Transfer for Multi-Domain Knowledge Graph Completion

多域知识图谱补全的条件扩散引导知识转移

Jiawei Sheng, Taoyu Su, Xixun Lin, Xiaodong Li, Tingwen Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； UCAS（中国科学院大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究多域知识图谱补全问题，提出基于条件扩散引导的知识转移框架DMKGC，将各知识图谱视为实体信息的部分视图，通过扩散模型生成通用实体嵌入，提升尾实体预测性能。

Function-Space Diffusion for Motion Planning

用于运动规划的函数空间扩散

Zinuo Chang, Yipu Chen, Byoungwoo Park, Hongzhe Yu, Yongxin Chen

机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院航空航天工程学院） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究提出函数空间扩散运动规划方法，将轨迹建模为连续函数在函数空间直接扩散，定义谱域正向过程，用基于离散正弦变换的傅里叶神经算子参数化反向过程，实现离散不变轨迹生成，提升规划性能。

Comments 8 pages

On the Design Space of Discrete Diffusion Online Adaptation for Molecular Optimization

关于分子优化的离散扩散在线适应设计空间

Trevor Chen, Ariel Dai, Jason Yang, Riccardo De Santi, Daniel Khalil, Wenda Chu, Nate Gruver, Pranav Murugan, Alexander F. G. Goldberg, Maruan Al-Shedivat, Yisong Yue

机构 * Caltech（加州理工学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） ； Genesis Molecular AI（创世纪分子人工智能公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究离散扩散模型的适应问题，通过控制实验发现获取、奖励塑造、模型去偏等方法互补，重放稳定学习，有效性惩罚限制小分子探索，给出反馈高效的分子优化实用方法，优于离线微调等基线。

Comments Submitted to The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems

Training Hybrid Block Diffusion Language Models with Partial Bidirectionality

使用部分双向性训练混合块扩散语言模型

Pranshu Chaturvedi, Parth Shroff, Tarun Suresh, Hangoo Kang, Kaiyue Wen

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对大语言模型高吞吐量长上下文生成挑战，提出BDLM Mamba-attention混合模型，通过限制反向Mamba扫描到活动去噪块解决缓存问题，在长上下文推理中吞吐量有显著提升。

Comments 16 pages, 3 figures

What Does a Discrete Diffusion Model Learn?

离散扩散模型学到了什么？

Rodrigo Casado Noguerales, Bernhard Schölkopf, Thomas Hofmann, Aran Raoufi

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究离散扩散模型学到了什么，通过严格推导连续时间马尔可夫链（CTMC）的ELBO，证明了Oracle Distance定理，给出其唯一优化器及不可约成本，还分析了有token分解噪声序列的情况。

Comments 66 pages, 6 figures

On the optimal decay rate of global solutions to the convection-diffusion equation with zero-mass initial data

关于具有零质量初始数据的对流扩散方程全局解的最优衰减率

Yi C. Huang, Ryunosuke Kusaba

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有零质量初始数据的对流扩散方程全局解的最优衰减率，建立零质量条件下全局解的改进衰减估计并推导自相似渐近轮廓，给出达到改进衰减率的充要条件，表明衰减率是最优的。

Comments 21 pages

Noncommutative Anisotropic Diffusion in Hilbert Space. II. Global Closure of the Logarithmic Gradient, Lower Bounds, and Nanosystem Applications

希尔伯特空间中的非交换各向异性扩散。II. 对数梯度的全局闭包、下界及纳米系统应用

E. Yu. Shchetinin, A. A. Shevchuk, S. I. Salpagarov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本论文第二部分发展第一部分理论的统计和应用层面。关注无限维生成动力学适定性、非交换\(A\)几何等，证明三个结果，构建标签、实现全局非参数分数闭包并给出极小极大界，还应用于纳米系统模型。

Discretisation of Eulerian nonlinear elasticity and diffusion using gradient flows

使用梯度流对欧拉非线性弹性和扩散进行离散化

Andrea Zafferi, Dirk Peschka

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究为粘性多孔弹性材料引入基于能量的建模方法，在欧拉配置中用参考映射概念产生精细弱公式，提出并实现新离散化策略，通过比较分析证明方法的收敛性及在欧拉多相流中的特性。

Diffusion-Based Noise-Adaptive Null-Space Channel Estimation for OFDM Systems

用于正交频分复用（OFDM）系统的基于扩散的噪声自适应零空间信道估计

Heqiang Qi, Yirun Chen, Xiangming Meng, Chunxiao Jiang, Sheng Wu, Linling Kuang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对OFDM系统中解调参考信号观测稀疏有噪及配置多样时的信道估计难题，提出基于扩散的DANCE算法，将其建模为稀疏线性逆问题，通过零空间分解和噪声自适应后验校正重建信道，设计条件U-Net去噪器，性能优于传统估计器。

Concentration of mass of solutions to aggregation-diffusion equations

聚集-扩散方程解的质量集中

Grzegorz Karch, Krzysztof Krawczyk, Alexandre Boritchev

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究全空间中带轻度奇异相互作用核的聚集-扩散方程，以非负、有界且可积初值为补充有全局解，证明非负径向对称解在共同有限时间区间内随ε趋于0在原点附近聚集。

Nonlinear Parareal-Incomplete OSWR Method for the Coupled Reaction-Diffusion System: Convergence Analysis and Computational Strategies

用于耦合反应扩散系统的非线性并行实时-不完全优化施瓦茨波形松弛方法：收敛性分析与计算策略

Gobinda Garai, Nagaiah Chamakuri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究开发非线性并行实时-不完全优化施瓦茨波形松弛方法模拟耦合反应扩散系统，利用时空分解协同应对计算挑战，有收敛性分析，数值实验证实其收敛性。

Joint Velocity Slope Diffusion Prior for Structurally Constrained Velocity Model Building

用于结构约束速度模型构建的联合速度斜率扩散先验

Francesco Brandolin, Tariq Alkhalifah

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（卡布斯大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究利用稀疏测井信息重建结构预处理速度模型，核心方法是结合平面波PDE正则化等，主要贡献是通过联合速度-斜率生成先验提升模型结构连续性等，且保持计算可行性。

Diffusion learning reveals viable parameter manifolds and compensation geometry in biological dynamical systems

扩散学习揭示生物动力系统中可行参数流形和补偿几何

Ruilin Zhang, Louis Tao, Zhuo-Cheng Xiao

机构 * Peking University–Tsinghua University–National Institute of Biological Sciences Joint Graduate Program（北京大学-清华大学-中国生物科学研究院联合研究生项目） ； Academy for Advanced Interdisciplinary Studies（先进跨学科研究院） ； Center for Bioinformatics（生物信息中心） ； School of Life Sciences（生命科学学院） ； National Laboratory of Protein Engineering and Plant Genetic Engineering（蛋白质工程与植物基因工程国家实验室） ； Center for Quantitative Biology（定量生物学中心） ； NYU-ECNU Institute of Mathematical Sciences（纽约大学-复旦大学数学科学研究院） ； New York University Shanghai（纽约大学上海分校） ； NYU-ECNU Institute of Brain and Cognitive Science（纽约大学-复旦大学脑与认知科学研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究复杂系统参数与可观测量关系，将兼容参数集形式化为可行参数流形，用条件分数扩散模型训练并采样，以Lorenz等模型为例揭示系统补偿几何等，为研究提供工具。

Comments 25 pages, 7 figures

Variance of the $SIS$ Epidemic on Networks: A Diffusion Approximation

网络上SIS流行病的方差：一种扩散近似

Lucija Nora Farkaš, Sebastian Morel Balbi, Hrvoje Štefančić, István Zoltán Kiss, Vinko Zlatić

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究网络上SIS流行病波动，结合Gleeson近似主方程框架与系统规模扩展，为马尔可夫SIS在配置模型图上开发易处理的方差近似，推导相关矩阵并通过方程获协方差，模拟验证效果良好。

Comments 23 pages, 5 figures

Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

离散扩散语言模型用于交互式放射报告草稿生成

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） ； Ghent University（根特大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出将离散扩散语言模型用于放射报告草稿生成，利用其任意顺序填充能力实现交互式编辑，在医学VQA任务上达到或超越自回归模型，解码速度快3.5-4.4倍。

A Mathematical Introduction to Diffusion Models

扩散模型的数学导论

Jianfeng Lu

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 从采样视角出发，以证明为导向介绍扩散模型，涵盖经典采样动力学到现代扩散采样器、误差分析及推理时控制。

Comments Lecture notes for the John Tukey Summer Graduate School on Mathematics of Generative Models at SLMath (June 22nd, 2026 -- July 2nd, 2026)

Late-Time Fractional-Order Identification in Caputo Diffusion Equation

Caputo扩散方程中的晚期分数阶识别

Niyaz Tokmagambetov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究严格正自伴算子生成的Caputo扩散方程中分数阶的晚期识别，通过Mittag-Leffler函数的渐近展开证明单个晚期标量观测的唯一性，并给出双观测的对数比估计方法。

Comments 26 pages

Refined blow-up criteria and global solutions for triangular cross-diffusion systems

三角交叉扩散系统的改进爆破准则与全局解

Alexandre Bertolino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对Shigesada-Kawasaki-Teramoto型三角交叉扩散系统，基于标量Kolmogorov方程的正则性估计，建立了自包含的适定性理论，并提出了改进的L^p爆破准则，证明了d≤2时具有logistic反应项的两物种系统全局强解的存在性。

Exact amplitude relations for diffusion-limited aggregation

扩散限制聚集的精确振幅关系

Thomas C Halsey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用Hastings-Levitov二维DLA公式，证明调和测度多分形谱第三矩的普适振幅与团簇分形维数之间的精确关系。

Comments 7 pages, 3 figures

DDPO-VC: Speaker De-Identification via Diffusion Denoising Policy Optimization

DDPO-VC：基于扩散去噪策略优化的说话人去识别

Liming Wang, Cody Karjadi, Rhoda Au, James Glass

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DDPO-VC框架，通过强化学习后训练扩散模型，利用隐私与效用教师奖励信号，在说话人去识别中平衡隐私保护与下游任务效用，优于多种强基线方法。

GF-DiT: Scheduling Parallelism for Diffusion Transformer Serving

GF-DiT：扩散Transformer服务的并行调度

Xinwei Qiang, Yifan Hu, Shixuan Sun, Jing Yang, Han Zhao, Chen Chen, Yu Feng, Jingwen Leng, Minyi Guo

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Guizhou University（贵州大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出GF-DiT，一种策略可编程运行时，通过动态调整请求并行度来优化扩散Transformer服务，利用无组集合通信实现低开销在线重配置，显著提升吞吐量和降低延迟。

Momentum Dependence of Heavy Quark Diffusion in a Thermal Gluonic Plasma on the Lattice

热胶子等离子体中重夸克扩散的动量依赖性：格点研究

Harshit Pandey, Sayantan Sharma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 利用三维格点有效场论模拟非微扰相互作用的热胶子等离子体中重夸克的动力学，首次提取了重夸克拖曳和扩散系数的动量依赖性。

Comments v2; few typos corrected; figures updated

Enabling KV Caching of Shared Prefix for Diffusion Language Models

为扩散语言模型启用共享前缀的KV缓存

Younghun Go, Jaehoon Han, Changyong Shin, Chuck Yoo, Gyeongsik Yang

机构 * Korea University（高丽大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散语言模型中双向注意力导致共享前缀KV不稳定的问题，提出双向前缀缓存（bicache），通过动态识别安全层深度重用KV，避免精度崩溃，提升吞吐量36.3%-98.3%。

SynLaD: Latent Diffusion for Generating Synthesizable Molecules Conditioned on 3D Pharmacophore Profiles

SynLaD: 基于3D药效团轮廓的条件可合成分子生成的潜在扩散模型

Miruna Cretu, John Bradshaw, Patricia Suriana, Saeed Saremi, Omar Mahmood, Kirill Shmilovich, Kangway Chuang, Vishnu Sresht, Colin Grambow

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出SynLaD框架，结合潜在扩散与反应约束生成，在3D药效团条件下同时优化分子可合成性和形状匹配，优于现有基线。

Valdi: Value Diffusion World Models

Valdi: 价值扩散世界模型

Christopher Lindenberg, Kashyap Chitta

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Valdi框架，结合端到端在线训练与潜在扩散动力学模型，在CarRacing环境中使用单步扩散达到与确定性MLP基线相当的性能，揭示了预测多模态与控制性能之间的权衡。

Comments RLC 2026 WMW

Accelerating Discrete Diffusion Models with Parallel-In-Time Sampling

加速离散扩散模型的时间并行采样

Yu Yao, Huanjian Zhou, Andi Han, Wei Huang, Masashi Sugiyama

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所革新智能研究中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数理研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于连续时间马尔可夫链框架的并行τ-leaping算法，利用Picard迭代实现时间并行采样加速，将复杂度从O(d log S)降至O(log(d log S)·log d)，在合成和真实数据上实现7-9倍加速。

Comments 33 pages, 10 figures

Kinetic Fokker-Planck Equations with Nonlinear Diffusion

具有非线性扩散的动力学Fokker-Planck方程

Zimo Hao, Zhengyan Wu, Xicheng Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究非线性动力学Fokker-Planck方程的存在性、正则性和唯一性，通过动力学半群平滑估计处理仅作用于速度变量的非线性扩散，建立弱解和Besov正则性，并在质量临界条件下得到唯一性。

A Nonstandard Finite Difference Scheme for a Nonlinear Parabolic Equation with p-Laplacian-Type Diffusion

具有p-Laplacian型扩散的非线性抛物方程的非标准有限差分格式

Achraf Zinihi, Matthias Ehrhardt, Moulay Rchid Sidi Ammi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对含p-Laplacian型扩散的非线性抛物方程，提出一种非标准有限差分格式，通过非线性分母函数和非局部逼近保持正性、有界性和稳定性，避免标准方法的伪振荡和非物理解。

Comments 16 pages