图像生成

Energy-based Compositional Diffusion Planning

基于能量的组合扩散规划

Tao Sun, Utkarsh Aashu Mishra, Jiaxin Lu, Danfei Xu, Iro Armeni

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出能量基组合扩散器（ECD），将全局轨迹建模为局部桥势之和的最小化，通过保守修正场和边界反应项改进启发式拼接，实现线性时间复杂度的马尔可夫分数近似，在OGBench任务中达到最优成功率。

Comments ICML 2026

JPPD: Joint Prediction_Planning Diffusion with Differentiable Safety Guidance for Dynamic Obstacle Avoidance in Intelligent Transportation Systems

JPPD：具有可微安全引导的联合预测-规划扩散框架用于智能交通系统中的动态障碍物规避

Jiahao Wu, Shengwen Yu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Guangzhou College of Commerce（广州商学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出联合预测-规划扩散框架，将参与者预测与机器人规划视为条件轨迹生成问题，通过可微安全势引导和条件流匹配提升共享空间中的安全性与效率。

Comments 12 pages, 4 figures

Bridging the Analytics Divide: Retail Technology Diffusion in South Africa's Traditional Retail Sector

弥合分析鸿沟：南非传统零售业的技术扩散

Shaun Moloi, Adheesh Budree, Pitso Tsibolane

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究基于TOE框架和DOI理论，通过15位高管的定性多案例研究，识别南非传统零售业采用分析技术的主要障碍（技术、组织、环境因素），并提出分阶段实施、高管支持和业务对齐等成功策略。

Journal ref IFIP Advances in Information and Communication Technology, Vol. 779. Springer, Cham (2026)

Diffusion Models Adapt to Low-Dimensional Structure Under Flexible Coefficient Choices

扩散模型在灵活系数选择下适应低维结构

Changxiao Cai, Yuchen Jiao, Gen Li

机构 * Department of Industrial and Operations Engineering, University of Michigan（工业与运营工程系，密歇根大学） ； Department of Statistics and Data Science, Chinese University of Hong Kong（统计与数据科学系，中国香港大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文证明扩散模型在广泛系数选择下，仅需O(k/ε)次迭代即可生成ε-精确样本，独立于环境维度，从而验证了其适应低维结构的鲁棒性。

Turing-region preservation in matrix-oriented splitting methods for reaction-diffusion systems

反应-扩散系统矩阵导向分裂方法中的图灵区域保持

Angela Monti, Fasma Diele, Carmela Marangi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对二维反应-扩散系统，提出矩阵导向的一阶分裂积分器，通过离散模态放大矩阵和Jury条件分析，揭示不同积分器诱导的离散图灵区域与连续图灵区域的偏差，并给出保持连续图灵区域的时间步长条件。

Inverse initial data reconstruction for a memory convection-diffusion equation via Legendre spatial reduction and Tikhonov regularization

记忆对流扩散方程的逆初始数据重建：基于勒让德空间降维和吉洪诺夫正则化

Cong B. Van, Thien P. B. Nguyen, Minh-Binh Tran, Loc H. Nguyen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对带记忆项的对流扩散方程，提出基于勒让德空间降维和吉洪诺夫正则化的逆初始数据重建方法，证明唯一性并给出数值算例。

A kinetic-diffusion Monte Carlo-based particle-level fluid-kinetic decomposition for neutral transport simulations

基于动理学-扩散蒙特卡洛的粒子级流体-动理学分解用于中性粒子输运模拟

Zhirui Tang, Niels Horsten, Giovanni Samaey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于动理学-扩散蒙特卡洛（KDMC）的分布分解混合模型，通过希尔伯特-查普曼-恩斯科克展开推导纳维-斯托克斯型流体系统，实现渐进保持且无需迭代耦合，在CX主导测试中相对L2误差约10%且加速超500倍。

Comments 27 pages, 11 Figures

An FFT-based solver with general boundary conditions for stationary diffusion problems based on Chebyshev collocation

基于切比雪夫配置法的具有一般边界条件的稳态扩散问题的FFT求解器

Juan M. Quecedo, Javier Segurado

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出一种基于切比雪夫配置法的FFT求解器，通过结合切比雪夫多项式与FFT算子实现矩阵自由离散，并采用层次细化策略解决细网格收敛问题，适用于一般边界条件下的扩散问题。

Comments under review

Diffusion Language Models: An Experimental Analysis

扩散语言模型：一项实验分析

Thomas Bertolani, Davide Bucciarelli, Leonardo Zini, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi

机构 * University of Modena and Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文系统比较了八种扩散语言模型在推理、编码、翻译等任务上的表现，分析了去噪步数、上下文长度等推理因素对性能与效率的影响，揭示了扩散语言模型在不同任务和预算下的权衡。

Repurposing a Speech Classifier for Guided Diffusion-Based Speech Generation

重新利用语音分类器进行基于引导扩散的语音生成

Rostislav Makarov, Timo Gerkmann

机构 * University of Hamburg（汉堡大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出将预训练的语音分类器作为扩散生成的主干，通过附加轻量子网络并仅训练该子网络，实现单主干模型的高质量条件语音生成，降低内存和计算成本。

Comments Accepted for publication in the Proceedings of Interspeech 2026

Score Approximation for Diffusion Models on Arbitrary Low-Dimensional Structures

任意低维结构上扩散模型的分数近似

Xinhe Mu, Zaijiu Shang, Zhaoqi Zhou, Chuan Zhou, Qi Meng, Guiying Yan, Zhiming Ma

机构 * Shanghai Institute for Mathematics and Interdisciplinary Sciences（上海数学与交叉科学研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对任意紧支撑分布，提出一种基于离散混合的分数近似方法，证明ReLU网络复杂度仅随上Minkowski维数d指数增长，打破环境维数诅咒，解释扩散模型在非光滑数据上的有效性。

DiffusionVS: A Generative Framework for Robust Visual Servoing Based on Diffusion Policy

DiffusionVS：基于扩散策略的鲁棒视觉伺服生成框架

Hongkang Cui, Rui He, Haoyao Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散策略的视觉伺服方法，通过条件去噪生成相机速度，并采用在线训练增强泛化能力，仿真成功率近100%，物理实验93%。

Comments 8 pages, 4 figures, 7 tables

Performance Analysis and Optimization of 3D Generative Diffusion Models across GPU Architectures

跨GPU架构的3D生成扩散模型性能分析与优化

Jeeho Ryoo, Yongchan Jung, Muhammad Ali Khaliq, Weidong Zhang, Jiatong Han, Byeong Kil Lee

机构 * Fairleigh Dickinson University（费尔利·迪金森大学） ； The University of Colorado at Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对3D MRI扩散模型Med-DDPM，分析其在三代NVIDIA架构上的内核级性能瓶颈，提出TF32 Tensor Core激活和3D channels-last布局优化，实现SM周期和动态指令减少100倍，Tensor Core利用率提升至9.98倍，IPC提升7%。

Where to Place the Query? Unveiling and Mitigating Positional Bias in In-Context Learning for Diffusion LLMs via Decoding Dynamics

查询应置于何处？通过解码动力学揭示并缓解扩散大语言模型中上下文学习的位置偏差

Zhengheng Li, Panrui Li, Xuyang Liu, Puzhi Xia

机构 * Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文系统分析了扩散大语言模型中查询位置对生成质量的影响，发现其与示例语义质量同等重要，并提出基于平均置信度的无训练自适应路由策略Auto-ICL以优化查询放置。

Comments 9 figures, 4 tables

Site-Specific MIMO Channel Generation via Diffusion and Flow Matching: Fidelity, Efficiency, and Downstream Utility

基于扩散和流匹配的特定场地MIMO信道生成：保真度、效率与下游效用

Sina Beyraghi, Masoud Sadeghian, Firdous Bin Ismail, Angel Lozano, Paul Almasan, Giovanni Geraci

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文比较条件去噪扩散隐式模型(cDDIM)和条件流匹配模型(cFMM)生成特定场地MIMO信道数据，cFMM在保持质量的同时推理速度快一个数量级，合成数据能显著提升下游物理层任务性能。

On the Contribution of Local Sources to the Galactic Cosmic-Ray Spectrum: An Exact Series Solution for Two-Zone Diffusion

论局部源对银河宇宙射线谱的贡献：两区扩散的精确级数解

Zi-Hang Liu, Yiwei Bao, Ruo-Yu Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文推导了两区扩散模型的级数格林函数，通过蒙特卡洛模拟发现近源慢扩散使局部源贡献概率从0.4%升至1.7-2.2%，但统计困难仍存，且局部源解释高度依赖模型。

Comments submitted to PRD, The code accompanying this paper will be released soon

DIFF-IPPO: Diffusion-Based Informative Path Planning with Open-Vocabulary Belief Maps

DIFF-IPPO：基于扩散的开放词汇信念地图信息路径规划

Sausar Karaf, Oleg Sautenkov, Mikhail Martynov, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, CDE, Skoltech（智能空间机器人实验室，CDE，斯科尔科沃科学技术研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DIFF-IPPO框架，结合开放词汇信念地图生成器与扩散规划器，在非高斯信念图上生成全局轨迹，实现高效目标搜索，检测得分达81.49%-86.55%。

PepALD: Macrocyclic Peptide Generation via Autoregressive Latent Diffusion

PepALD: 通过自回归潜在扩散生成大环肽

Junming Zhang, Siyu Yi, Wei Ju, Zhonghui Gu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； School of Mathematics, Sichuan University（四川大学数学学院） ； School of Artificial Intelligence, Sichuan University（四川大学人工智能学院） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出PepALD模型，结合自回归潜在扩散与化学嵌入，实现从头设计大环肽，并利用偏好优化提升亲和力，在生成质量和奖励优化上优于基线。

Comments 18 pages, 5 figures, 3 tables

Audio-to-Audio via Diffusion Warm Initialization

通过扩散热初始化实现音频到音频的转换

Cristóbal Andrade, Sebastian J. Schlecht

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出扩散热初始化方法，用于音色迁移、MIDI到真实合成及音频增强等任务，通过选择合适初始化时间$t_\ ext{init}$，单个预训练扩散模型即可支持多种转换目标，无需任务特定训练。

Structural MRI Synthesis for Alzheimer's Disease via Conditional Diffusion on Anatomical Masks

基于解剖掩膜条件扩散的阿尔茨海默病结构MRI合成

Muge Zhang, Muhammad Ali Khaliq, Jamal Alsakran, Byeong Kil Lee, Jeeho Ryoo

机构 * Fairleigh Dickinson University（Fairleigh Dickinson大学） ； University of Colorado at Colorado Springs（科罗拉多州立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对阿尔茨海默病结构MRI合成中细微解剖变化难以捕捉的问题，本文扩展Med-DDPM条件扩散模型，以解剖分割掩膜为条件生成3D结构MRI，实验表明合成数据训练的模型Dice分数与真实数据相当，混合数据训练则显著提升性能。

Journal ref 2025 IEEE 8th International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieval (MIPR)

DreamReasoner-8B: Block-Size Curriculum Learning for Diffusion Reasoning Models

DreamReasoner-8B：面向扩散推理模型的块大小课程学习

Zirui Wu, Lin Zheng, Jiacheng Ye, Shansan Gong, Xueliang Zhao, Yansong Feng, Wei Bi, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出块大小课程学习，通过从细粒度到粗粒度的渐进训练，解决块扩散语言模型在长链推理中性能差距问题，DreamReasoner-8B在数学和代码推理上达到与Qwen3-8B相当的水平。

AGDN: Learning to Solve Traveling Salesman Problem with Anisotropic Graph Diffusion Network

AGDN：利用各向异性图扩散网络学习求解旅行商问题

Bolin Shen, Ziwei Huang, Zhiguang Cao, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出各向异性图扩散网络（AGDN），通过MixScore转移矩阵和各向异性扩散策略，有效利用图结构信息求解旅行商问题，在多种实例规模和分布上优于现有方法。

Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Pulse: Training Acceleration for Large Diffusion Models with Automatic Pipeline Parallelism

Pulse: 面向大规模扩散模型的自动流水线并行训练加速

Boran Sun, Guoyong Jiang, Lin Zhang, Chen Chen, Yuechen Tao, Zhishu Che, Jieling Yu, Shan Chang, Huaxi Gu, Fangming Liu, Bo Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出PULSE自动流水线并行策略，通过将跳跃连接层同设备放置、局部缓存激活值，消除跨流水线通信，结合动态规划分区器、ILP调度合成器和混合并行调优器，在通信受限硬件上实现最高2.3倍吞吐提升。

Comments Accepted by International Conference on Distributed Computing Systems(ICDCS'26)

Sumi: Open Uniform Diffusion Language Model from Scratch

Sumi: 从头训练的开放均匀扩散语言模型

Mengyu Ye, Keito Kudo, Wataru Ikeda, Ryosuke Matsuda, Keisuke Sakaguchi, Jun Suzuki

机构 * Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Sumi，一个从零开始预训练的70亿参数均匀扩散语言模型，在1.5T tokens上训练，性能与同规模自回归模型相当，并开源所有资源。

Enhanced Graph Neural Networks using K-Hop Gaussian Diffusion

使用K跳高斯扩散增强图神经网络

Xuling Zhang, Peng Wang, Daiyan Li, Aoran Huang, Zeiwei Chen, Yongkui Yang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出K跳高斯扩散核作为预处理模块，通过多跳扩散和高斯权重平衡局部与全局信息，在噪声或结构复杂图中优于传统消息传递和现有扩散方法。

Comments 5page, 3 figures

Quasi-Monte Carlo finite element approximation for singularly perturbed convection-diffusion problems with random velocity

随机速度奇异摄动对流扩散问题的拟蒙特卡罗有限元逼近

Seungchan Ko, Guanglian Li, Yi Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对随机速度场驱动的奇异摄动对流扩散问题，提出结合有限元离散、截断Karhunen–Loève展开和格点拟蒙特卡罗方法的数值框架，证明均方误差界和与维数无关的近线性最优收敛率，且收敛率不依赖于奇异摄动参数。

DiPOD: Diffusion Policy Optimization without Drifting Apart

无漂移扩散策略优化

Haozhe Jiang, Haiwen Feng, Pieter Abbeel, Jiantao Jiao, Angjoo Kanazawa, Nika Haghtalab

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Simons Institute for the Theory of Computing（西蒙斯计算理论研究所） ； Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散策略梯度方法的不稳定性，提出DiPOD框架，通过自蒸馏与策略改进梯度更新交替进行，维持紧界行为，实现稳定且高效的策略优化。

Comments Project page: astro-eric.github.io/blogs/dipod/ Code: https://github.com/Astro-Eric/DiPOD-release

Kolmogorov Regression for Robust Diffusion Policies

用于鲁棒扩散策略的Kolmogorov回归

Lekan Molu

机构 * Bala Cynwyd, PA 19004（巴拉辛威德, PA 19004） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出后向Kolmogorov方程将扩散策略提升至Cameron-Martin空间，用确定性边界值PDE问题替代随机分数匹配，通过精度加权损失和残差诊断实现收敛保证、轨迹规则化和无奖励故障检测。

NoiseTilt: Noise-Tilted Reverse Kernels for Diffusion Reward Alignment

NoiseTilt: 噪声倾斜反向核用于扩散奖励对齐

Jisung Hwang, Yunhong Min, Jaihoon Kim, I-Chao Shen, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出噪声倾斜反向核(NTRK)，通过将奖励梯度注入噪声项实现奖励引导采样，保持预训练反向核不变，每步仅需单样本，在奖励对齐任务中超越现有方法且不损失样本质量。

Comments ECCV 2026

Recursive Scaling in Masked Diffusion Models

掩码扩散模型中的递归缩放

Alba Carballo-Castro, Julianna Piskorz, Paulius Rauba, Mihaela van der Schaar, Pascal Frossard

机构 * LTS4, EPFL, Lausanne, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院LTS4实验室） ； University of Cambridge, Cambridge, UK（英国剑桥大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出递归掩码扩散模型（R-MDMs），通过在每个扩散步骤中重复应用同一去噪变换器增加递归深度，实现参数高效缩放，在数独和倒计时等结构化生成任务中，以更少参数匹配非递归基线性能。