图像生成

Latent Diffusion Autoencoders: Toward Efficient and Meaningful Unsupervised Representation Learning in Medical Imaging

潜在扩散自编码器：迈向医学影像中高效且有意义的无监督表示学习

Gabriele Lozupone, Alessandro Bria, Francesco Fontanella, Frederick J. A. Meijer, Claudio De Stefano, Henkjan Huisman

机构 * Department of Electrical and Information Engineering (DIEI), University of Cassino and Southern Lazio（电气与信息工程系（DIEI），卡斯诺和南部拉齐亚大学） ； Diagnostic Image Analysis Group, Radboud University Medical Center（影像诊断分析组，拉德堡德大学医学中心） ； Department of Medical Imaging, Radboud University Medical Center（医学成像系，拉德堡德大学医学中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LDAE通过在潜在空间中应用扩散过程，实现了高效且有意义的医学影像无监督学习，展示了在AD诊断和年龄预测中的高准确性及重建质量。

Comments 15 pages, 9 figures, 7 tables

Journal ref Medical Image Analysis (2026)

Kidney Cancer Detection Using 3D-Based Latent Diffusion Models

基于3D的潜在扩散模型用于肾癌检测

Jen Dusseljee, Sarah de Boer, Alessa Hering

机构 * Department of Medical Imaging, Radboudumc, Nijmegen, The Netherlands（医学影像系，拉德堡德大学医学中心，尼迈根，荷兰） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于3D潜在扩散模型的肾癌检测方法，结合DDPMs、DDIMs和VQ-GANs，通过弱监督实现高效异常检测。

Comments 8 pages, 2 figures. This paper has been accepted at Bildverarbeitung für die Medizin (BVM) 2026

Rotate Your Character: Revisiting Video Diffusion Models for High-Quality 3D Character Generation

旋转你的角色：重新审视视频扩散模型用于高质量3D角色生成

Jin Wang, Jianxiang Lu, Comi Chen, Guangzheng Xu, Haoyu Yang, Peng Chen, Na Zhang, Yifan Xu, Longhuang Wu, Shuai Shao, Qinglin Lu, Ping Luo

机构 * Hunyuan, Tencent（腾讯文予实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RCM模型，通过旋转角色姿势实现高质量3D角色生成和新视角合成，支持多视角输入和高分辨率视频生成。

Comments 11 pages, 8 figures

Sprint: Sparse-Dense Residual Fusion for Efficient Diffusion Transformers

Sprint: 基于稀疏-密集残差融合的高效扩散变换器

Dogyun Park, Moayed Haji-Ali, Yanyu Li, Willi Menapace, Sergey Tulyakov, Hyunwoo J. Kim, Aliaksandr Siarohin, Anil Kag

机构 * Snap Inc.（Snap公司） ； Korea University（韩国大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SPRINT通过稀疏-密集残差融合实现高效扩散变换器训练，实现高达75%的标记丢弃率，同时保持生成质量与效率。

ReVision: Refining Video Diffusion with Explicit 3D Motion Modeling

ReVision: 通过显式3D运动建模改进视频扩散

Qihao Liu, Ju He, Qihang Yu, Liang-Chieh Chen, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReVision通过整合参数化的3D运动模型，提升视频生成中复杂动作和交互的真实性和可控性。

Comments TMLR camera-ready version. Project Page: https://revision-video.github.io/

First-principles study of hydrogen diffusion in polycrystalline Nickel

多尺度研究多晶镍中氢的扩散

Bhanuj Jain, Alaa Olleak, Junyan He, Adarsh Chaurasia, Davide Di Stefano

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究通过多尺度建模方法，利用第一性原理计算和动力学蒙特卡洛模拟，研究多晶镍中氢的扩散行为，揭示晶界对扩散系数的影响。

Comments 16 pages, 13 figures

Stability and dynamics of planar fronts in reaction-diffusion systems under nonlocalized perturbations

反应-扩散系统中平面前沿的稳定性与动力学在非局部扰动下的分析

Björn de Rijk, Joris van Winden

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究非局部扰动下反应-扩散系统中平面前沿的稳定性与动力学，通过非线性跟踪方案和Cole-Hopf变换实现渐近稳定性。

Comments 31 pages

Methanol Formation via the Radical-radical Reaction of OH and CH3 Radicals Undergoing Transient Diffusion on Ice at 10 to 60 K

通过OH和CH3自由基的自由基-自由基反应在10至60K的冰上形成甲醇

Arisa Iguchi, Hiroshi Hidaka, Atsuki Ishibashi, Masashi Tsuge, Yasuhiro Oba, Naoki Watanabe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过在低温冰表面研究OH和CH3自由基反应，证实了甲醇在10K条件下通过氢化反应形成的过程。

Comments 21 pages, 8 figures

Accurate Interpolation of Ambient Noise Empirical Green's Functions by Denoising Diffusion Probabilistic Model and Implicit Neural Representation

通过去噪扩散概率模型和隐式神经表示实现高精度的环境噪声经验格林函数插值

Guoyi Chen, Junlun Li, Bao Deng

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DIER框架，通过隐式神经表示与去噪扩散模型实现高精度EGF插值，显著提升稀疏台站区域的高分辨率环境噪声成像能力。

Comments Submitted to Geophysical Journal International

Enabling Training-Free Semantic Communication Systems with Generative Diffusion Models

利用生成扩散模型实现无需训练的语义通信系统

Shunpu Tang, Yuanyuan Jia, Qianqian Yang, Ruichen Zhang, Jihong Park, Dusit Niyato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用生成扩散模型实现无需训练的语义通信系统，通过改进的编码解码方法和优化采样步骤，提升系统在信道噪声下的鲁棒性和性能。

Stability of travelling wave solutions to reaction-diffusion equations driven by additive noise with Hölder continuous paths

反应-扩散方程中由加性噪声驱动的行波解稳定性

Amjad Saef, Wilhelm Stannat

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了由加性噪声驱动的反应-扩散方程中行波解的稳定性，得出了不同时间尺度下的误差界及稳定性条件。

Comments 35 Pages

Journal ref Stochastics and Dynamics, Vol. 25, No. 07n08, 2550036 (2025)

Measure estimation on a manifold explored by a diffusion process

通过扩散过程探索流形上的测度估计

Vincent Divol, Hélène Guérin, Dinh-Toan Nguyen, Viet Chi Tran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了通过扩散过程在流形上估计平稳测度的问题，证明了在不同条件下，利用生成元和密度正则性可获得更优的估计速率。

WaveDiffusion: Joint Latent Diffusion for Physically Consistent Seismic and Velocity Generation

WaveDiffusion: 用于物理一致的地震和速度生成的联合潜在扩散

Yinan Feng, Hanchen Wang, Yinpeng Chen, Luoyuan Zhang, Jeeun Kang, Yixuan Wu, Young Jin Kim, Youzuo Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 WaveDiffusion通过联合潜在扩散生成物理一致的地震和速度数据，利用扩散过程建模并验证了潜在空间中PDE一致性。

Quantum Simulation of Open Quantum Dynamics via Non-Markovian Quantum State Diffusion

通过非马尔可夫量子态扩散模拟开放量子动力学

Yukai Guo, Xing Gao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 该研究提出了一种混合量子-经典算法，用于模拟具有非马尔可夫环境的开放量子系统，通过复频率模式的非马尔可夫随机薛定谔方程减少量子比特需求，并在自旋-玻色子模型中展示了动态量子相变的增强效应。

3D-WAG: Hierarchical Wavelet-Guided Autoregressive Generation for High-Fidelity 3D Shapes

3D-WAG：分层小波引导自回归生成用于高保真的3D形状

Tejaswini Medi, Arianna Rampini, Pradyumna Reddy, Pradeep Kumar Jayaraman, Margret Keuper

机构 * Chair for Machine Learning University of Mannheim（机器学习主任办公室曼海姆大学） ； Autodesk AI Lab（Autodesk人工智能实验室） ； MPI for Informatics Saarland Informatics Campus（信息学研究所萨尔兰州信息学校区） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 3D-WAG通过分层小波引导自回归生成技术，实现高效且高质量的3D形状生成，优于现有方法。

Solving Inverse Problems in Stochastic Self-Organizing Systems through Invariant Representations

通过不变表示解决随机自组织系统中的逆问题

Elias Najarro, Nicolas Bessone, Sebastian Risi

机构 * IT University of Copenhagen（丹麦哥本哈根IT大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种利用不变表示解决随机自组织系统逆问题的方法，通过视觉嵌入生成鲁棒表示，有效恢复未知因果参数，适用于物理、生物和社会系统。

Comments Preprint. Under review

Generalizable and Adaptive Continual Learning Framework for AI-generated Image Detection

通用且自适应的持续学习框架用于AI生成图像检测

Hanyi Wang, Jun Lan, Yaoyu Kang, Huijia Zhu, Weiqiang Wang, Zhuosheng Zhang, Shilin Wang

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（电子信息与电气工程学院，上海交通大学） ； Antgroup（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种通用且自适应的持续学习框架，用于AI生成图像检测，通过三阶段方法提升模型泛化能力和适应性，实验显示在精度上优于现有方法。

Comments Accepted by TMM 2025

TAPM-Net: Trajectory-Aware Perturbation Modeling for Infrared Small Target Detection

TAPM-Net：基于轨迹感知的扰动建模用于红外小目标检测

Hongyang Xie, Hongyang He, Victor Sanchez

机构 * Signal and Information Processing (SIP) Lab（信号与信息处理实验室） ； The University of Warwick（沃里克大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 TAPM-Net通过轨迹感知的扰动建模，提升红外小目标检测的性能。

Comments Published in BMVC 2025 see: https://bmva-archive.org.uk/bmvc/2025/assets/papers/Paper_709/paper.pdf. Conference version. 12 pages, 6 figures, 4 tables. Author-prepared version

Video Generation Models Are Good Latent Reward Models

视频生成模型是良好的潜在奖励模型

Xiaoyue Mi, Wenqing Yu, Jiesong Lian, Shibo Jie, Ruizhe Zhong, Zijun Liu, Guozhen Zhang, Zixiang Zhou, Zhiyong Xu, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文元） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出PRFL框架，利用预训练视频生成模型在噪声潜在空间中进行奖励建模，实现高效去噪和降低训练成本。

Coherence properties of collective modes in ensembles of oscillators

集体振子集合中集体模式的相干性

A. Pikovsky, F. Bagnoli, S. Iubini

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究集体振子集合中集体模式的相干性，发现其相位扩散常数与系统规模的关系取决于耦合单元类型，揭示了有限集合中集体混沌的规模依赖性。

Breaking the Exponential: Decoherence-Driven Power-Law Spontaneous Emission in Waveguide Quantum Electrodynamics

打破指数定律：波导量子电动力学中由退相干驱动的幂律自发辐射

Stefano Longhi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究揭示了在波导量子电动力学中，退相干驱动的幂律自发辐射机制，突破了传统指数衰减定律。

Comments 15 pages, 4 figures, Supplemental Material not included. Accepted for publication in Laser & Photon. Review

On the Feasibility of Extreme Heating Rates in SEM using MEMS Heater Platforms

在使用MEMS加热平台的SEM中极端加热速率的可行性

C. Koenig, P. Mayr, J. R. Jinschek, A. Bastos Fanta

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过MEMS加热平台在SEM中实现极端加热速率，用于研究金属增材制造中的微观结构演变。

Characterization of Strongly Hyperfine-split Protons by DNP

通过DNP对强超精细分裂质子进行表征

Gian-Marco Camenisch, Nino Wili, Gunnar Jeschke, Matthias Ernst

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过反向DNP和带选择性倒转脉冲，揭示了强超精细分裂质子的自旋扩散机制及电子-电子自旋扩散过程。

Domain-of-dependence-stabilized cut-cell discretizations of linear kinetic models with summation-by-parts properties

具有域依赖稳定性的切细胞离散化线性动能模型的求和-by-部分性质

Louis Petri, Sigrun Ortleb, Gunnar Birke, Christian Engwer, Hendrik Ranocha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于SBP框架的域依赖稳定化方法，用于线性动能模型的切细胞离散化，实现了稳定性与渐近保持性。

Comments For the associated reproducibility repository, see https://github.com/louispetri/2026_dod_sbp_kinetic

Revisiting the scale dependence of the Reynolds number in correlated fluctuating fluids

重新审视相关波动流体中雷诺数的尺度依赖性

Sijie Huang, Ayush Saurabh, Steve Pressé

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究发现，在空间相关波动流体中，雷诺数的尺度依赖性导致线性化动力学失效，非线性耦合与粘性阻尼的相互作用需重新诠释。

Thermal conductivity of commodity polymers under high pressures

商品聚合物在高压下的热导率

Otavio Higino Moura de Alencar, James Mu, Marcus Müller, Debashish Mukherji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过分子动力学模拟和半解析方法，探讨了PMMA在高压下热导率的变化机制，发现非键合相互作用主导了聚合物的热传导过程。

Journal ref J. Chem. Phys. 164, 024905 (2026)

A finite element framework for solving coupled multiphysics problem with moving boundaries in cell biophysics

求解细胞生物物理中耦合多物理问题的有限元框架

Alessandro Contri, André Massing, Padmini Rangamani

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种求解细胞生物物理中耦合多物理问题的有限元框架，通过结构保持后处理、网格重分布策略和稳定离散化方法，提高了对流占优传输和移动边界问题的模拟精度与稳定性。

Comments 34 pages, 13 figures

Noise estimation of SDE from a single data trajectory

从单条数据轨迹估计SDE的噪声

Munawar Ali, Purba Das, Qi Feng, Liyao Gao, Guang Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种无需假设遍历或平稳性的方法，从单条数据轨迹中估计SDE的噪声并识别其动力学。

Comments 28 pages

Erbium Quantum Memory Platform with Long Optical Coherence via Back-End of Line Deposition on Foundry-Fabricated Photonics

铒量子存储平台通过后端工艺沉积实现长光学相干性

Shobhit Gupta, Robert M. Pettit, Ananthesh Sundaresh, Vasileios Niaouris, Skylar Deckoff-Jones, Daniel P. Crowley, Lewis G. Carpenter, Alan M. Dibos, Manish Kumar Singh, Sean E. Sullivan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过后端工艺沉积在晶圆光子学中实现铒量子存储平台，展示了长光学相干性和高可控性，为集体和单离子量子存储器提供了可制造平台。

Deep learning methods for stochastic Galerkin approximations of elliptic random PDEs

深度学习方法用于随机伽辽金近似椭圆随机偏微分方程

Fabio Musco, Andrea Barth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用深度学习方法，如物理信息神经网络和深度Ritz方法，高效求解具有随机系数的椭圆随机偏微分方程。