图像生成

High-Performance Self-Supervised Learning by Joint Training of Flow Matching

通过联合训练流匹配实现高性能自监督学习

Kosuke Ukita, Tsuyoshi Okita

机构 * Kyushu Institute of Technology（九州工业技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过联合训练流匹配生成器和编码器，FlowFM在提升自监督学习效率和生成质量方面取得显著进展。

Comments 10 pages, 6 pages

URANOS -- a novel voxel engine Neutron Transport Monte-Carlo Simulation

URANOS -- 一种新型体素引擎中子输运蒙特卡洛模拟

Markus Köhli, Martin Schrön, Steffen Zacharias, Ulrich Schmidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 URANOS是一款基于体素引擎的中子输运蒙特卡洛模拟工具，提供快速计算与直观界面，适用于中小规模项目及环境中子传输研究。

Comments Position Sensitive Neutron Detectors 2024, 08/04/2024 - 08/04/2024, United Kingdom

Journal ref J. Phys.: Conf. Ser. 3130 (2025) 012017

The Thermodynamic Limit of Extreme First-Passage Times

极端首次通过时间的热力学极限

Talia Baravi, Eli Barkai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究极端首次通过时间的热力学极限，揭示不同密度下极值分布特性及分形介质中扩散行为的统一描述。

MnBr$_2$ on the graphene on Ir(110) substrate: growth, structure, and super-moirè

MnBr₂在石墨烯/铱(110)基底上的生长、结构和超摩尔图案

Affan Safeer, Oktay Güleryüz, Nicolae Atodiresei, Wouter Jolie, Thomas Michely, Jeison Fischer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究MnBr₂在石墨烯/铱(110)基底上的生长、结构及超摩尔图案，揭示其三晶格系统与虚拟摩尔的形成机制。

Comments 36 pages, 14 figures

Path-Integral Formulation of Bosonic Markovian Open Quantum Dynamics with Monte Carlo stochastic trajectories using the Glauber-Sudarshan P, Wigner, and Husimi Q Functions and Hybrids

玻色子开放量子动力学的路径积分公式：基于蒙特卡罗随机轨迹的马尔可夫开放量子动力学，使用Glauber-Sudarshan P、Wigner和Husimi Q函数及其混合形式

Toma Yoneya, Kazuya Fujimoto, Yuki Kawaguchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于路径积分公式的SDEs推导方法，利用准概率函数描述玻色子开放量子动力学，克服了平均场近似限制，并验证了其在可解模型中的准确性。

Comments 44 pages, 5 figures

Journal ref Ann. Phys.485, 170325 (2026)

Impact of 3D macro physics and nuclear physics on the p nuclei in O-C shell mergers

氧-碳壳层合并中三维宏观物理和核物理对质子核的影响

Joshua Issa, Falk Herwig, Pavel Denissenkov, Marco Pignatari

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究发现三维宏观物理对质子核合成的影响与核物理不确定性相当，需进一步明确混合机制以定量理解氧-碳壳层合并过程。

Comments Accepted for publication in The Astrophysical Journal, 31 pages, 23 figures, 8 tables

Dynamical and structural properties of an absorbing phase transition: a case study from granular systems

颗粒系统中吸收相变的动力学和结构性质：一种案例研究

Raphael Maire, Andrea Plati, Frank Smallenburg, Giuseppe Foffi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了颗粒系统中吸收相变的动力学和结构性质，通过理论分析和数值模拟揭示了同步效应在确定过渡性质中的作用，并提出了新的理论模型来解释观测到的行为。

Journal ref Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2025.12 (2025): 123206

On the statistical convergence of N-body simulations of the Solar System

关于太阳系N体模拟的统计收敛性

Hanno Rein, Garett Brown, Mei Kanda

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了太阳系长期N体模拟中时间步长对统计收敛性的影响，发现32天的时间步长可获得物理结果，表明混沌扩散主导数值误差。

Comments 6 pages, 5 figures, Published in the Open Journal of Astrophysics

The role of boundary constraints in simulating a nonlocal Gray-Scott model

边界约束在非局部Gray-Scott模型模拟中的作用

Loic Cappanera, Gabriela Jaramillo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种二阶算法用于非局部Gray-Scott模型的模拟，研究边界约束和卷积核对静止脉冲解形成的影响。

Comments 24 pages, 8 figures

Dynamical phase transitions in certain non-ergodic stochastic processes

某些非平衡随机过程中的动态相变

Yogeesh Reddy Yerrababu, Satya N. Majumdar, Benjamin Guiselin, Tridib Sadhu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究探讨了非平衡随机过程中动态相变的机制，通过大偏差函数和稀有事件模拟揭示了生存与扩散竞争下的奇异点现象。

Comments 25 pages, 22 figures. For a supplemental Mathematica notebook (Ref[84]), see https://drive.google.com/file/d/1SWDgTCv5S6gtsBuI42t1FNi9XL65KaVb/view?usp=sharing

LAMIC: Layout-Aware Multi-Image Composition via Scalability of Multimodal Diffusion Transformer

LAMIC：基于多模态扩散变换器可扩展性的布局感知多图像合成

Yuzhuo Chen, Zehua Ma, Jianhua Wang, Kai Kang, Shunyu Yao, Weiming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Onestory Team（Onestory团队） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(title,abstract)；image synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LAMIC通过无训练方式实现多参考图像合成，提升布局控制与背景一致性。

Comments 8 pages, 5 figures, 3 tables

SE360: Semantic Edit in 360$^\circ$ Panoramas via Hierarchical Data Construction

SE360：通过分层数据构建实现360度全景图的语义编辑

Haoyi Zhong, Fang-Lue Zhang, Andrew Chalmers, Taehyun Rhee

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；image editing(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SE360通过分层数据构建实现360度全景图的语义编辑，提出自主数据生成管道和两阶段数据精修策略，提升编辑质量和语义准确性。

Optimality Conditions for Control Systems Governed by Monotone Stochastic Evolution Equations

单调随机演算方程控制系统中的最优性条件

Ioana Ciotir, Nicolas Forcadel, Piero Visconti, Hasnaa Zidani

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了由单调随机演算方程支配的最优控制问题，推导了最优性条件并应用至随机孔隙介质方程。

Memorize-and-Generate: Towards Long-Term Consistency in Real-Time Video Generation

记忆与生成：迈向实时视频生成中的长期一致性

Tianrui Zhu, Shiyi Zhang, Zhirui Sun, Jingqi Tian, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MAG通过分离内存压缩与帧生成任务，提升实时视频生成的长期一致性与效率。

Comments Code will be released at https://github.com/Xilluill/MAG

A Dual-Branch Local-Global Framework for Cross-Resolution Land Cover Mapping

面向跨分辨率土地覆盖制图的双分支局部-全局框架

Peng Gao, Ke Li, Di Wang, Yongshan Zhu, Yiming Zhang, Xuemei Luo, Yifeng Wang

机构 * Guangzhou Institute of Technology（广州科技研究院） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； University of California（加州大学） ； Department of Mathematics（数学系） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DDTM通过双分支框架解耦局部语义细化与全局上下文推理，提升跨分辨率土地覆盖制图的精度与鲁棒性。

Reinforcement Learning for Large Model: A Survey

为大模型设计强化学习：综述

Weijia Wu, Chen Gao, Joya Chen, Kevin Qinghong Lin, Qingwei Meng, Yiming Zhang, Yuke Qiu, Hong Zhou, Mike Zheng Shou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文综述了视觉强化学习领域，探讨了多模态大语言模型、视觉生成等四个主题，分析了算法设计、奖励工程及评估协议，并指出了样本效率、泛化能力等开放挑战。

Comments 22 pages