Beihang University（北京航空航天大学）

Physics-informed Diffusion Generative Model for Time-Series Data Synthesis in Dynamic Systems

用于动态系统时间序列数据合成的物理信息扩散生成模型

Haiteng Wang, Yunfei Zhu, Tao Wang, Yikang Li, Jiabao Dong, Xiaoge Zhang, Lei Ren

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 提出PhysDGM模型，将物理规则嵌入扩散生成过程以合成符合物理定律的工业时间序列，构建的440万样本数据集可提升下游任务性能并减少数据需求，助力数据稀缺环境的AI应用。

Comments 27 pages; 5 main figures and 4 extended data figures

MaskFlow: Precise, Consistent and Seamless Regional Image Editing

MaskFlow：精准、一致且无缝的区域图像编辑

Rui Xu, Yang Yong, Shunzi Yang, Ruihao Gong, Chengtao Lv

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

AI总结 MaskFlow框架通过融合掩码的流匹配目标与Soft-Poisson去接缝模块，结合MEData数据集，实现了精准可控、无缝融合的区域图像编辑，性能优于现有方法。

Comments 18 pages, 6 figures. Project page: https://reychiaro.github.io/MaskFlow

OmniVTA: Visuo-Tactile World Modeling for Contact-Rich Robotic Manipulation

OmniVTA: 用于接触密集机械操作的视觉-触觉世界建模

Yuhang Zheng, Songen Gu, Yupeng Zheng, Weize Li, Yujie Zang, Shuai Tian, Xiang Li, Ce Hao, Chen Gao, Si Liu, Haoran Li, Yilun Chen, Shuicheng Yan, Wenchao Ding

机构 * TARS Robotics（TARS机器人实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

AI总结 本文提出OmniVTA框架，结合预测接触建模与高频触觉反馈，通过大规模视觉-触觉-动作数据集提升接触密集操作的性能与泛化能力。

Comments Project Page: https://mrsecant.github.io/OmniVTA