图像生成

A Time-Reparameterized Cumulative Intensity Extrapolation Sampler for Discrete Flow Matching

时间重参数化累积强度外推采样器用于离散流匹配

Feiyang Fu, Hehe Fan

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（计算机科学与技术学院，浙江大学，杭州，中国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：text-to-image(abstract)

AI总结 提出时间重参数化累积强度外推（TR-CIE）采样器，通过时间重参数化和累积强度外推更新规则，在有限函数评估次数下提升离散流匹配的采样质量。

Sesame: Structure-Aware Molecular Generation via Spatial Density-Map Conditioning

Sesame: 通过空间密度图条件实现结构感知的分子生成

Konstantin Yatsenko, Arvind Thiagarajan

机构 * Tessel Biosciences, Inc.（Tessel Biosciences公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出Sesame扩散模型，利用空间对模块处理部分分子结构和蛋白口袋的密度图，支持从头生成和片段条件先导优化，并引入联合去噪与轨迹微调提升生成质量。

Comments 24 pages, 4 figures, preprint

Nonlinear stability and optimal decay rate of the planar entropy wave for Landau equation

Landau方程平面熵波的非线性稳定性与最优衰减率

Renjun Duan, Feimin Huang, Rui Li, Lingda Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对具有库仑相互作用的Landau方程，在无限通道域中研究熵波的非线性渐近稳定性与最优衰减率，通过时间-速度插值技术和耦合扩散波克服谱隙缺失，并引入变换恢复高维结构条件。

Generative Modeling for Physiological Signals

生理信号的生成建模

Xinqi Bao, Ernest Kamavuako, Saikat Chatterjee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了生成模型在心血管、神经、肌肉等生理信号中的应用，涵盖GAN、VAE、扩散模型等，并提出了分层次评估框架。

Posterior Refinement: Fast Language Generation via Any-Order Flow Maps

后验精炼：通过任意阶流映射实现快速语言生成

Manan Agarwal, Sheel Shah, Chanhyuk Lee, Jaehoon Yoo, Jerry Huang, Seunghoon Hong, Aditi Raghunathan, Jinwoo Kim, Nicholas M. Boffi

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FMLM+框架，结合掩码噪声调度实现单步生成，并利用后验评分进行自适应精炼，在32倍更少NFE下达到离散基线性能，改善速度-质量权衡。

Comments 24 pages, 23 figures

RE4: Transformation-aware Imitation of Object Interactions Using Manipulation Modes

RE4: 使用操作模式进行物体交互的变换感知模仿

Arsh Chawla, Rahul Shome

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出RE4框架，通过轻量级自监督姿态估计和操作模式感知的检索、变换、重规划与执行，在保持可解释性的同时提升物体交互模仿学习的性能和鲁棒性。

Comments 8 pages, appendix

NeuroSonic: Conditional Flow Matching for EEG-to-Speech Reconstruction

NeuroSonic: 用于脑电图到语音重建的条件流匹配

Wenhao Gao, Yifan Wang, Yijia Ma, Carl Yang, Wen Li, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； University of Texas Health Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出NeuroSonic条件流匹配框架，通过学习确定性概率流速度场将噪声声学状态传输到干净语音，解决EEG信号弱、空间弥散与语音强谐波结构之间的不匹配问题，在CineBrain和EAV基准上提升感知质量达26.3%。

Comments Accepted by MICCAI 2026

Diagonal Frog: High-order positivity-preserving FD schemes for anisotropic Fokker-Planck equations

对角蛙：各向异性Fokker-Planck方程的高阶保正有限差分格式

Andrey Itkin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对各向异性Fokker-Planck方程，提出“对角蛙”离散族，通过算子最终M矩阵性质保证解的非负性，混合导数项采用因子化预解求解器，格式二阶精度且保质量守恒。

Comments 64 pages, 8 figures, 10 tables

How is the free surface influence transported in turbulent open channel flows?

自由表面影响如何在湍流明渠流中传递？

Yoshiyuki Sakai, Christian Bauer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过直接数值模拟分析自由表面影响在湍流明渠流中的传递机制，发现表面影响主要通过输运项传递，近表面能量由压力输运供给，粘性扩散向外输出，且压力-应变再分布受大尺度运动组织。

Comments 30 pages, 23 figures

Unpaired Deep Learning Synthesis of Photon-Counting CT Material Basis Maps from Non-contrast Energy-Integrating Abdominal CT Images

非对比能量积分腹部CT图像的光子计数CT材料基图无配对深度学习合成

Ruihan Huang, Staffan Holmin, Mats Persson

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出两步深度学习模型，从公开EID CT图像合成PCCT材料基图，首步用DDIM生成EID CT图像，次步用U-Net与域对抗网络预测水和碘图，无需配对数据，合成图像保持高空间分辨率。

Unified Entropic Dynamics Framework for Classical, and Quantum Wave Equations

统一熵动力学框架：经典与量子波动方程

Shahid Nawaz, Muhammad Saleem, Muhammad S. Anwar, Dalaver H. Anjum

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出统一熵动力学（UED）框架，通过熵最大化原理推导出涵盖经典、量子、相对论、热力学和引力现象的通用场方程，揭示概率推理与动力学定律的深层等价性。

Journal ref J. Holography Appl. Phys. 6 (2026) 72-96

Gradient Mean-Field Dynamics with Measure-Valued States: Well-Posedness, Chaos, and Long-Time Stability

梯度平均场动力学与测度值状态：适定性、混沌与长期稳定性

Anderson Melchor Hernandez

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究状态空间为位置与概率测度乘积的随机平均场相互作用粒子系统，建立强解存在唯一性，证明混沌传播，并分析非线性McKean-Vlasov动力学指数收敛到不变测度。

Fully-heavy multiquarks in neural-network quantum states

神经网络量子态中的全重多夸克

Wen-min Li, Zhenyu Zhang, Qian Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 利用神经网络量子态方法，结合群论构造色旋子部分，有效解决了全重多夸克态谱学计算中的高维难题，精度优于传统方法。

Comments 14 pages, 7 figures

Uniaxial poroelastic tendon model with crimped fibre recruitment

具有卷曲纤维募集的单轴多孔弹性肌腱模型

Zoe C. Godard, Sarah L. Waters, Derek E. Moulton

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一维多孔弹性模型，包含卷曲纤维的逐步募集，研究肌腱在加载和卸载过程中的力学响应，发现纤维募集导致加载时更慢达到稳态、卸载时松弛更慢，产生应力-应变滞回环，为肌腱结构提供自然保护机制。

Broadband molecular dynamics simulation of fluid inertial effects in confined Brownian motion

受限布朗运动中流体惯性效应的宽带分子动力学模拟

Quentin Thomas, Clara Mefo Sop, Maxime Lavaud, Yacine Amarouchene, Thomas Salez, Pascal Damman

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过分子动力学模拟，研究受限布朗粒子在宽频谱范围内的速度自相关函数，揭示壁面附近有效附加质量的增强及扩散系数的降低。

Flexibility Controls Active-Filament Transport in Crowded Landscapes

柔性控制拥挤环境中的活性细丝输运

Qingyi Di, Mohammad Fazelzadeh, Sara Jabbari-Farouji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过布朗动力学模拟，研究活性聚合物在有序和无序障碍物阵列中的输运，发现柔性在中等时优化无序环境中的扩散，而半柔性细丝在密集有序阵列中因定向运动增强迁移率，并识别出三种输运机制。

Comments 15 pages, 16 figures

Signatures of $^{56}$Ni Mixing and Neutron-rich Ejecta in Supernovae

超新星中$^{56}$Ni混合与富中子抛射物的特征

Nikhil Sarin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过多壳层模型研究$^{56}$Ni混合和r-process物质对超新星光变曲线的影响，发现混合导致快速明亮上升并改变参数推断，而r-process特征取决于镍背景、径向位置和观测角度。

Comments Submitted. 15 pages, 10 figures

Effective hyperuniformity in time-integrated stochastic Turing patterns

时间积分随机图灵模式中的有效超均匀性

Anirban Mukherjee, Hong-Yan Shih

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过时间积分随机图灵模式，发现非保守多物种随机系统中存在无需精细调谐的有效超均匀性，并解析验证了其大尺度组织涌现。

On the Renormalization Group Flow of Active Flocks

活性群体的重整化群流

Kevin T. Grosvenor, Subodh P. Patil

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过MSRDJ作用量研究Malthusian群体的统计场论重整化，利用广义Galileon对称性计算所有阶耦合重整化，发现固定点线和边缘顶点不稳定性，揭示超越Wilson-Fisher临界性的非平衡临界行为。

Comments A mistake in the previous version regarding symmetry structure of the theory corrected and elaborated upon, conclusions unchanged. References added and discussion amended. 19 pages, six appendices

Quantum Stochastic Inflation

量子随机暴胀

Robson Christie, Jaewoo Joo, Greg Kaplanek, Vincent Vennin, David Wands

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 将随机暴胀置于开放量子系统框架中，通过粗粒化场与动量构成的正则对，推导出非幺正演化方程，得到GKLS动力学，并联系Langevin方程和Fokker-Planck方程。

Comments 51 pages, 3 figures. Source files and supporting code available at https://github.com/rchristie95/QuantumStochasticInflation

Innovative Extensions to Option Pricing: Asymmetric Brownian Motion and Random Walk Approaches

期权定价的创新扩展：非对称布朗运动与随机游走方法

Jagdish Gnawali, Abootaleb Shirvani, Dilmi C. W. Hettiachchi-Halpe-Kankanamalage, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出几何非对称布朗运动（GABM）模型，通过Cherny-Shiryaev-Yor不变性原理统一非对称布朗运动与随机游走，推导出闭式期权定价公式并构建二项树算法，有效捕捉市场偏斜和波动率不对称性。

STAR-VAE: Structured Topology-Aware Regularization for Audio Reconstruction and Generation

STAR-VAE: 结构化拓扑感知正则化用于音频重建与生成

Huadai Liu, Wen Wang, Kaicheng Luo, Qian Chen, Xiangang Li, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science（香港科学大学） ； Tongyi Fun Team, Alibaba Group（通义Fun团队，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对连续VAE在压缩率、重建保真度和潜在空间拓扑之间的三难困境，提出结构化拓扑感知正则化（STAR），通过增长约束场重塑潜在空间几何，实现音频的高保真重建与生成。

Comments ICML 2026

Bridging Self-Supervised Learning and Speech Enhancement: A Wav2Vec2-Conditioned Framework

桥接自监督学习与语音增强：一种基于Wav2Vec2的条件框架

Shuubham Ojha, Carol Espy-Wilson

机构 * Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park（系统研究所，马里兰大学，College Park） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种以wav2vec 2.0特征为条件的扩散模型语音增强方法，通过FiLM调制U-Net瓶颈，利用指数平滑聚合系数，在VoiceBank-DEMAND和LibriMix上PESQ提升0.4。

AI Exposure Scores: what they measure, what they miss, and what comes next

AI暴露分数：它们衡量什么、遗漏什么以及下一步是什么

Campbell Lund, Thomas Euyang, Zanele Munyikwa, Marzieh Fadaee

机构 * Cohere Labs（Cohere实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文以2023年GPTs暴露分数为案例，分析静态暴露分数在政策分析中的结构性局限，并综述五种应对方法，强调需弥合研究-政策差距。

Comments 19 pages, 4 figures

OptChain: Achieving Optimal Throughput of Permissionless Blockchains

OptChain：实现无许可区块链的最优吞吐量

Chunjiang Che, Songze Li, Xuechao Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出OptChain协议，通过Shardis垂直优化和扩散挖矿水平扩展，在固定错误概率下逼近理论吞吐量上限，实验表明优于现有协议。

Learning Graphs through Continuous Information Entropy Fields

通过连续信息熵场学习图

Hui Cong, Bo Sun, Ziheng Jiao, Yisheng An

机构 * School of Information Engineering, Chang'an University（长安大学信息工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出场信息图网络（FGN），从节点特征学习连续标量场以调控消息传递，通过信息论目标平衡结构保真度与场平滑性，实现图与场的协同演化，在节点和图分类任务上表现优异。

Comments 21 pages, 5 figures

Factor-Aware Mixture-of-Experts with Pretrained Encoder for Combinatorial Generalization

面向组合泛化的因子感知混合专家与预训练编码器

Feihong Zhang, Guojian Zhan, Zeyu He, Yinuo Wang, Likun Wang, Tianze Zhu, Yao Lyu, Tao Zhang, Tinghao Yi, Wei You, Shengbo Eben Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； SunRisingAI Ltd.（日升AI有限公司） ； EFORT Intelligent Robot Co., Ltd.（埃夫特智能机器人有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出FAME框架，结合因子感知混合专家与预训练编码器，通过三阶段训练实现视觉机器人操作在多变环境中的组合泛化，在Meta-World和真实任务中分别提升34%和35%。

Comments 8 pages, 9 figures, accepted by the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Membrane-based Acoustic Microrobots

基于膜的声学微型机器人

Fatih Kocabas, Cemal Polat Avdar, Prithvi Venkatesh, Yunus Alapan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出一种基于柔性PDMS膜的声学微型机器人，通过物理阻隔气体扩散实现超过24小时稳定运行，并集成磁性微粒实现磁场定向控制，可扩展至约100微米。

Comments Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026). For supplementary video contact fkocabas@wisc.edu

OVIG: Optimistic Verification of AI Training Integrity via Gradient Signals

OVIG: 通过梯度信号乐观验证AI训练完整性

Hongxu Su, Jianzhu Yao, Huan Zhang, Xuechao Wang, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出OVIG框架，利用异构重放校准的梯度差异经验边界，通过乐观采样和步长参数审计外包训练完整性，在多种攻击下保持0%攻击成功率，存储和传输开销降低1996倍。

Comments 18 pages, 7 figures, 11 tables. Submitted to IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)

Hierarchical Pooling for Sheaf Neural Networks

用于层状神经网络的层次池化

Dionisia Naddeo, Carlo Abate, Pietro Liò, Nicola Toschi, Filippo Maria Bianchi

机构 * UiT The Arctic University of Norway（挪威北极大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； NORCE Norwegian Research Centre AS（挪威研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出HiSP，一种基于局部谱粗化的层状感知池化框架，通过投影细层状值特征到簇内层状拉普拉斯算子的低频本征模来构建粗层，并分析粗化引起的近似误差。