Moduli space of optimization algorithms
优化算法的模空间
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种几何框架，将优化算法视为离散连接，通过曲率阶控制扩展到多种算法，并提供精确的非渐近界和加速效应描述。
Comments 102 pages
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 93 篇
The nonlinear porous medium equation for the f-Laplacian: Hamilton-Souplet-Zhang type gradient estimates and implications
f-Laplace非线性多孔介质方程的非线性多孔介质方程：Hamilton-Souplet-Zhang类型的梯度估计及其影响
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了f-Laplace非线性多孔介质方程的梯度估计，通过多种方法建立了Hamilton-Souplet-Zhang类型的估计，并探讨了其对抛物型Liouville型结果和古老解特征化的影响。
Comments 38 pages
The Closest Point Method for Surface PDEs with General Boundary Conditions
用于一般边界条件的表面PDE最接近点方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种扩展的最接近点方法，用于处理一般边界条件下的表面PDE，通过数值实验验证了方法的准确性和鲁棒性。
AI-driven Generation of MALDI-TOF MS for Microbial Characterization
基于人工智能的MALDI-TOF质谱生成用于微生物表征
机构 * Department of Signal Theory and Communications（信号理论与通信系） ； Universidad Carlos III de Madrid（卡洛斯三世大学） ； Instituto de Investigación Sanitaria Gregorio Marañón (IiSGM)（格雷戈里·马兰农卫生研究院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出基于深度生成模型合成MALDI-TOF质谱数据，以解决微生物鉴定中数据稀缺问题，提升机器学习模型的鲁棒性和准确性。
Gate-level boolean evolutionary geometric attention neural networks
门级布尔进化几何注意力神经网络
机构 * School of Integrated Circuits, Tsinghua University（集成电路学院，清华大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出一种基于布尔域的门级进化几何注意力神经网络，通过布尔反应-扩散机制实现图像处理，结合自注意力与RoPE技术，具备高效率和可解释性。
Kernel-Adaptive PI-ELMs for Forward and Inverse Problems in PDEs with Sharp Gradients
具有核适应性的PI-ELMs用于具有陡峭梯度的PDE的正向和反向问题
机构 * CREATIS Biomedical Imaging Laboratory INSA, CNRS UMR 5220, Inserm, Universit´e Lyon 1（CREATIS生物医学成像实验室，法国里昂大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 KAPI-ELM通过核适应性方法高效解决PDE正向和反向问题，尤其在陡峭梯度区域表现优异。
Bayesian Experimental Design for Model Discrepancy Calibration: An Auto-Differentiable Ensemble Kalman Inversion Approach
贝叶斯实验设计用于模型偏差校准：一种自动可微的集合卡尔曼反演方法
机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校机械工程系）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于自动可微集合卡尔曼反演的混合贝叶斯实验设计框架，用于高效校准模型偏差并推断未知物理参数。
Comments 36 pages, 13 figures
Journal ref Journal of Computational Physics, Volume 545, 2026, Article 114469
Thermodynamic entropic uncertainty relation
热力学熵不确定关系
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本研究建立了热力学熵与香农熵之间的不确定关系，揭示了决策准确性与熵产之间的权衡
Comments 10 pages, 5 figures; 3 pages of supplementary material
Journal ref Phys. Rev. E 112, 054140 (2025)
Inverting the Markovian projection for pure jump processes
对纯跳过程的马尔可夫投影进行逆向处理
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文研究了纯跳过程的马尔可夫投影逆向问题，旨在构建用于信用风险的局部随机强度模型。
Incentivized Network Dynamics in Digital Job Recruitment
激励的网络动态在数字招聘中的应用
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出IHC模型，通过结合网络扩散与求职申请停止机制，有效提升被动候选人招募效率，理论和实践上均具创新性。
Comments 22 pages (16 main, 6 appendix), 10 figures (8 main, 2 appendix)
Journal ref Journal of Complex Networks, 13(6), cnaf047 (2025)
Adapting Physics-Informed Neural Networks for Bifurcation Detection in Ecological Migration Models
适应于生态迁移模型中分支检测的物理信息神经网络
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出利用物理信息神经网络检测生态迁移模型中的Hopf分支，通过DeepXDE框架提高高维PDE求解效率，并验证了其在分支预测和动态分析中的有效性。
Comments Upon further review, we have concluded that the study is not yet complete and requires additional data and validation to support its findings
An Unconditional Representation of the Conditional Score in Infinite-Dimensional Linear Inverse Problems
条件分数的无条件表示在无限维线性逆问题中
机构 * School of Engineering Science（工程科学学院） ； Lappeenranta-Lahti University of Technology（拉普兰塔-拉赫蒂技术大学） ； Vienna University of Technology (TU Wien)（维也纳技术大学） ； Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； University of Helsinki（赫尔辛基大学） ； Department of Computational and Applied Mathematics（计算与应用数学系） ； Rice University（里士满大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种针对线性逆问题的无条件条件分数表示方法，通过离线训练避免正向模型评估，实现高效且精确的采样。
Comments 37 pages, 13 figures, 3 tables. Accepted in TMLR November 2025
2. 可控生成 8 篇
BideDPO: Conditional Image Generation with Simultaneous Text and Condition Alignment
BideDPO：基于文本和条件对齐的同时图像生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Huawei Technologies Ltd., China（华为技术有限公司）
专题命中 可控生成 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 BideDPO通过双向解耦的DPO框架解决文本与条件间的冲突，提升图像生成的准确性和一致性。
Comments 29 pages
Backdoors in Conditional Diffusion: Threats to Responsible Synthetic Data Pipelines
条件扩散中的后门：对负责任的合成数据管道的威胁
机构 * Raz Lapid ； Almog Dubin
专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出了一种针对ControlNet的模型污染攻击，通过后门生成攻击者指定内容，并提出CFT方法作为防御措施。
Comments Accepted at RDS @ AAAI 2026
Journal ref AAAI 2026 Workshop on Shaping Responsible Synthetic Data in the Era of Foundation Models
ControlThinker: Unveiling Latent Semantics for Controllable Image Generation through Visual Reasoning
ControlThinker: 通过视觉推理揭示潜在语义以实现可控图像生成
机构 * Shanghai Key Lab of Intell. Info. Processing, School of CS, Fudan University（上海智能信息处理关键实验室，复旦大学计算机学院） ； Shanghai Collaborative Innovation Center on Intelligent Visual Computing（上海智能视觉计算协同创新中心） ； MiniMax
专题命中 可控生成 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV
AI总结 ControlThinker通过视觉推理挖掘潜在语义，提升可控图像生成的语义一致性和视觉质量。
Generating Synthetic Human Blastocyst Images for In-Vitro Fertilization Blastocyst Grading
生成合成人类囊胚图像用于体外受精囊胚分级
专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 DIA框架通过生成高保真的合成囊胚图像，解决体外受精中囊胚分级的数据稀缺和类别不平衡问题，提升AI评估工具的性能和标准化。
Comments The manuscript is 23 pages, with five main figures and one table. The supplemental material includes 23 pages with fourteen figures and four tables
Point-to-Point: Sparse Motion Guidance for Controllable Video Editing
点到点：用于可控视频编辑的稀疏运动引导
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 Point-to-Point通过引入锚点标记，利用视频扩散模型的先验知识，实现可控视频编辑中运动与编辑的高质量保真度。
EgoControl: Controllable Egocentric Video Generation via 3D Full-Body Poses
EgoControl: 通过3D全身姿态实现可控的目视视频生成
机构 * University of Bonn（波恩大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉玛尔人工智能与机器学习研究所） ； NVIDIA（NVIDIA公司）
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 EgoControl通过3D全身姿态控制生成高质量的目视视频，实现对动作的精细控制，推动具身AI的发展。
The LQR-Schr{ö}dinger Bridge
LQR-薛定谔桥
专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)
AI总结 本文提出了一种基于LQR成本的薛定谔桥问题求解方法，通过双Riccati方程系统闭式解，实现复杂高斯过程的构造与非均匀扩展。
Journal ref 64th IEEE Conference on Decision and Control, Dec 2025, Rio de Jaineiro, France
AnimAgents: Coordinating Multi-Stage Animation Pre-Production with Human-Multi-Agent Collaboration
AnimAgents: 协调多阶段动画前期制作的人机多智能体协作
机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； HCI Research, UCLA（人机交互研究， UCLA）
专题命中 可控生成 ：image generation(abstract)
AI总结 AnimAgents通过人机多智能体协作系统，协调多阶段动画前期制作流程，提升协调性、一致性和信息管理效率。
3. 图像修复 5 篇
InstantViR: Real-Time Video Inverse Problem Solver with Distilled Diffusion Prior
InstantViR: 基于蒸馏扩散先验的实时视频逆问题求解器
机构 * Peking University（北京大学） ； Huaqiao University（华侨大学） ； Kuaishou Technology（快手科技）
专题命中 图像修复 ：diffusion(title,abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 InstantViR通过蒸馏扩散先验实现高效实时视频重建，以35 FPS速度在NVIDIA A100 GPU上达到与基线相当的重建质量。
LumiTex: Towards High-Fidelity PBR Texture Generation with Illumination Context
LumiTex: 向高保真PBR纹理生成迈进：基于照明上下文
机构 * CUHK(SZ)（香港中文大学（深圳）） ； HKUST（香港理工大学） ； HKU（香港大学） ； PKU（北京大学） ； LIGHTSPEED
专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 LumiTex通过结合光照上下文和几何引导的修补模块，实现了高保真的PBR纹理生成，提升了材料分解和无缝纹理完成的性能。
Comments Project page: https://lumitex.vercel.app
Test-Time Preference Optimization for Image Restoration
测试时偏好优化用于图像恢复
专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出测试时偏好优化方法，通过生成偏好数据和自动指标，提升图像恢复质量并适应多种任务。
Comments Accepted by AAAI26
Data Augmentation Strategies for Robust Lane Marking Detection
用于稳健车道标记检测的数据增强策略
机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Australian Centre for Robotics（澳大利亚机器人中心）
专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出基于生成AI的数据增强方法，提升车道标记检测在不同视角下的鲁棒性，通过几何变换、图像修复和车辆叠加模拟部署场景，提升模型在阴影等干扰下的性能。
Comments 8 figures, 2 tables, 10 pages, ACRA, Australasian conference on robotics and automation
OMGSR: You Only Need One Mid-timestep Guidance for Real-World Image Super-Resolution
OMGSR: 仅需一个中时步引导即可实现真实世界图像超分辨率
机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd（vivo移动通信有限公司）
专题命中 图像修复 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 OMGSR通过预计算中时步和引入LRR损失，提升真实世界图像超分辨率的性能。
4. 个性化与一致性 5 篇
A Training-Free Style-aligned Image Generation with Scale-wise Autoregressive Model
无训练的风格对齐图像生成方法：基于尺度的自回归模型
机构 * DGIST, Daegu, Republic of Korea（韩国大邱科学技术院） ； KETI, Republic of Korea（韩国科技信息院）
专题命中 个性化与一致性 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 本文提出一种无训练的风格对齐图像生成方法，通过基于尺度的自回归模型提升生成质量与推理速度，实现风格一致性与高效生成。
Comments 18 pages, 15 figures
One4D: Unified 4D Generation and Reconstruction via Decoupled LoRA Control
One4D：通过解耦LoRA控制实现统一的4D生成与重建
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 One4D通过解耦LoRA控制实现4D生成与重建的统一框架，提升视频扩散模型在几何重建中的性能
Comments Project page: https://mizhenxing.github.io/One4D
JointTuner: Appearance-Motion Adaptive Joint Training for Customized Video Generation
JointTuner: 用于定制视频生成的外观-运动自适应联合训练
机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（计算机科学与技术学院，国防科技大学） ； Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商业）
专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 JointTuner通过联合优化外观和运动组件，提出GLoRA和AiT Loss解决定制视频生成中的外观污染和运动模式学习问题。
Comments Project Page: https://fdchen24.github.io/JointTuner-Website
ScriptViT: Vision Transformer-Based Personalized Handwriting Generation
ScriptViT: 基于视觉变换器的个性化手写生成
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 ScriptViT通过基于视觉变换器的风格编码器和交叉注意力机制，实现更准确且风格一致的个性化手写生成。
MultiCrafter: High-Fidelity Multi-Subject Generation via Disentangled Attention and Identity-Aware Preference Alignment
MultiCrafter: 通过解耦注意力和身份感知偏好对齐实现高保真的多主体生成
机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司）
专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV
AI总结 MultiCrafter通过解耦注意力和身份感知偏好对齐，提升多主体生成的保真度和人类偏好对齐能力。
Comments Project Page: https://wutao-cs.github.io/MultiCrafter/
