图像生成

Consistent Sampling and Simulation: Molecular Dynamics with Energy-Based Diffusion Models

一致采样与模拟：基于能量的扩散模型的分子动力学

Michael Plainer, Hao Wu, Leon Klein, Stephan Günnemann, Frank Noé

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于能量的扩散模型，通过福克-普朗克方程导出的正则化项来提高分子动力学模拟中的一致性和采样效率。

Comments Accepted at Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

MAD: Motion Appearance Decoupling for efficient Driving World Models

MAD：用于高效驾驶世界模型的运动外观解耦

Ahmad Rahimi, Valentin Gerard, Eloi Zablocki, Matthieu Cord, Alexandre Alahi

机构 * Sorbonne Université（索邦大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MAD通过解耦运动学习与外观合成，高效地将通用视频扩散模型转化为可控的驾驶世界模型，实现低计算成本和高性能

Frequency Error-Guided Under-sampling Optimization for Multi-Contrast MRI Reconstruction

频率误差引导的多对比MRI重建下采样优化

Xinming Fang, Chaoyan Huang, Juncheng Li, Jun Wang, Jun Shi, Guixu Zhang

机构 * School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai, 200444, China（通信与信息工程学院，上海大学，上海，200444，中国） ； School of Computational Mathematics Science and Engineering, Michigan State University, Ann Arbor, USA（计算数学科学与工程学院，密歇根州立大学，安阿伯，美国） ； School of Computer Science and Technology, East China Normal University, Shanghai, 200062, China（计算机科学与技术学院，华东师范大学，上海，200062，中国） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出一种频率误差引导的MRI重建方法，通过联合优化下采样模式和重建网络，提升多对比MRI重建的效率和可解释性。

Comments 44 pages, 12 figures, 7 tables

R$^2$BD: A Reconstruction-Based Method for Generalizable and Efficient Detection of Fake Images

R$^2$BD: 一种基于重建的方法，用于通用性和高效的假图像检测

Qingyu Liu, Zhongjie Ba, Jianmin Guo, Qiu Wang, Zhibo Wang, Jie Shi, Kui Ren

机构 * State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； Huawei International（华为国际） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 R$^2$BD通过统一的重建模型和残差偏差计算模块，实现了高效且通用的假图像检测，检测精度和效率均优于现有方法。

MHLA: Restoring Expressivity of Linear Attention via Token-Level Multi-Head

MHLA: 通过令牌级多头恢复线性注意力的表达性

Kewei Zhang, Ye Huang, Yufan Deng, Jincheng Yu, Junsong Chen, Huan Ling, Enze Xie, Daquan Zhou

机构 * Peking University（北京大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MHLA通过令牌级多头机制恢复线性注意力的表达性，提升多个领域任务性能

Comments Code: https://github.com/DAGroup-PKU/MHLA/ Project website: https://dagroup-pku.github.io/MHLA/

ReflexDiffusion: Reflection-Enhanced Trajectory Planning for High-lateral-acceleration Scenarios in Autonomous Driving

ReflexDiffusion：面向自动驾驶高侧向加速度场景的反射增强轨迹规划

Xuemei Yao, Xiao Yang, Jianbin Sun, Liuwei Xie, Xuebin Shao, Xiyu Fang, Hang Su, Kewei Yang

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 ReflexDiffusion通过反射调整机制提升自动驾驶在高侧向加速度场景下的轨迹规划安全性与可靠性。

Comments Accepted by AAAI 2026