图像生成

Quantum algorithms for linear and non-linear fractional reaction-diffusion equations

量子算法用于线性和非线性分数反应扩散方程

Dong An, Konstantina Trivisa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出量子算法用于求解线性和非线性分数反应扩散方程，通过哈密顿量模拟与相互作用图式结合，实现空间维度的最优缩放，并采用 Carleman 线性化方法处理非线性问题。

Journal ref Quantum 10, 1969 (2026)

Top 10 Open Challenges Steering the Future of Diffusion Language Model and Its Variants

推动扩散语言模型及其变体未来发展的十大开放挑战

Yunhe Wang, Kai Han, Huiling Zhen, Yuchuan Tian, Hanting Chen, Yongbing Huang, Yufei Cui, Yingte Shu, Shan Gao, Ismail Elezi, Roy Vaughan Miles, Songcen Xu, Feng Wen, Chao Xu, Sinan Zeng, Dacheng Tao

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出推动扩散语言模型及其变体发展的十大挑战，并提出以多尺度标记化、主动遮罩和潜在思考为核心的四支柱战略路线图，旨在突破因果瓶颈，实现复杂结构推理和多模态整合。

Grain-Growth Stagnation from Vacancy-Diffusion-Limited Disconnection Climb

晶粒生长停滞源于空位扩散限制的断开爬行

Maik Punke, Abel H. G. Milor, Marco Salvalaglio

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究通过相场晶体框架揭示空位扩散限制的断开爬行是晶粒生长停滞的根本机制，并展示了其与晶粒尺寸的关系。

Comments 8 pages, 4 figures

Structure and Memory Control Self-Diffusion in Active Matter

活性物质中结构与记忆控制的自扩散

Akinlade Akintunde, Stewart A. Mallory

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究揭示了活性物质中自扩散的微观机制，通过碰撞力和时间相关性建立了自扩散系数的精确表达式，阐明了碰撞记忆的耗散作用。

Comments (8 pages, 6 figures)

Diffusion-based Inverse Model of a Distributed Tactile Sensor for Object Pose Estimation

基于扩散的分布式触觉传感器逆模型用于物体姿态估计

Ante Marić, Giammarco Caroleo, Alessandro Albini, Julius Jankowski, Perla Maiolino, Sylvain Calinon

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） ； École Polytechnique Fédérale de Lausanne（瑞士联邦理工学院） ； Oxford Robotics Institute（牛津机器人研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于扩散模型的分布式触觉传感器逆模型，用于在无视觉数据情况下提高物体姿态估计的精度和效率。

A Conservative Log-Size Master Equation for Fragmentation PBEs: Jump Transport, Drift--Diffusion Asymptotics, and PSD Inference

一种保守的对数尺寸主方程用于碎片化PBEs：跳跃运输、漂移-扩散渐近性及PSD推断

Juan J. Segura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种保守的对数尺寸主方程用于碎片化PBEs，结合跳跃运输、漂移-扩散渐近性和PSD推断，通过结构保持算子表示和约束参数化实现反演建模。

Comments 13 pages, 7 figures

Deferred Commitment Decoding for Diffusion Language Models

延迟承诺解码用于扩散语言模型

Yingte Shu, Yuchuan Tian, Chao Xu, Yunhe Wang, Hanting Chen

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出延迟承诺解码方法，通过基于不确定性的策略提升扩散语言模型解码质量和效率，实验显示在多个模型和基准测试中效果显著。

Autoregressive Models Rival Diffusion Models at ANY-ORDER Generation

自回归模型在任意阶生成中与扩散模型相媲美

Tianqi Du, Lizhe Fang, Weijie Yang, Chenheng Zhang, Zeming Wei, Yifei Wang, Yisen Wang

机构 * National Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（国家关键人工智能实验室，智能科学与技术学院，北京大学） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（数学科学学院，北京大学） ； Amazon AGI SF Lab（亚马逊人工智能SF实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（人工智能研究院，北京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出A3框架，通过自回归建模实现任意阶生成，超越传统扩散模型，提升语言建模的灵活性和效率。

Anomalous diffusion and localization in a disorder-free atomic mixture

无序原子混合物中的异常扩散与局域化

Stefano Finelli, Beatrice Restivo, Alessio Ciamei, Andreas Trenkwalder, Massimo Inguscio, Dmitry S. Petrov, Sergey E. Skipetrov, Matteo Zaccanti

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究在无序原子混合物中观察到异常扩散与局域化现象，揭示了量子干涉在其中的关键作用。

Comments 15 pages, 7 figures

Classical Optimal Designs for Stationary Diffusion with Multiple Phases

经典最优设计用于多相稳态扩散

Matko Grbac, Ivan Ivec, Marko Vrdoljak

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了多相稳态扩散的最优设计问题，通过正交化放松框架提出了一种方法，用于识别经典最优解并提供数值方法的基准。

Comments 25 pages, 4 figures

AMDM-SE: Attention-based Multichannel Diffusion Model for Speech Enhancement

基于注意力机制的多通道扩散模型用于语音增强

Renana Opochinsky, Sharon Gannot

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出AMDM-SE，一种基于注意力机制的多通道扩散模型，用于提升语音降噪性能。

Deterministic Dynamics of Sampling Processes in Score-Based Diffusion Models with Multiplicative Noise Conditioning

基于乘性噪声条件的分数扩散模型采样过程的确定性动力学

Doheon Kim

机构 * Department of Mathematical Data Science, Hanyang University, ERICA Campus（数学数据科学系，翰阳大学ERICA校区） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了基于乘性噪声条件的分数扩散模型采样过程的确定性动力学，揭示了模型在有限能力下仍能有效生成样本的理论原因。

ForeDiffusion: Foresight-Conditioned Diffusion Policy via Future View Construction for Robot Manipulation

ForeDiffusion: 通过未来视图构建实现机器人操作的前瞻性条件扩散策略

Weize Xie, Yi Ding, Ying He, Leilei Wang, Binwen Bai, Zheyi Zhao, Chenyang Wang, F. Richard Yu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 ForeDiffusion通过引入未来视图表示，改进机器人操作中的扩散策略，实现更稳定的性能和更高的成功率。

A functional inequalities approach for the field-road diffusion model with (symmetric) nonlinear exchanges

一个关于场-路扩散模型的功能不等式方法（对称非线性交换）

Matthieu Alfaro, Claire Chainais-Hillairet, Flore Nabet

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种功能不等式方法，用于证明场-路扩散模型中解向稳态收敛的指数衰减性质。

PlannerRFT: Reinforcing Diffusion Planners through Closed-Loop and Sample-Efficient Fine-Tuning

PlannerRFT: 通过闭环和样本高效微调强化扩散规划器

Hongchen Li, Tianyu Li, Jiazhi Yang, Haochen Tian, Caojun Wang, Lei Shi, Mingyang Shang, Zengrong Lin, Gaoqiang Wu, Zhihui Hao, Xianpeng Lang, Jia Hu, Hongyang Li

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； OpenDriveLab at The University of Hong Kong（香港大学OpenDrive实验室） ； Meituan（美团） ； Li Auto Inc.（李自动公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 PlannerRFT通过闭环和样本高效微调提升扩散规划器的多模态轨迹生成能力，实现高效探索与鲁棒性增强。

Traveling waves for monostable reaction-diffusion-convection equations with discontinuous density-dependent coefficients

具有不连续密度依赖系数的单稳反应-扩散-对流方程的行波

Pavel Drábek, Soyeun Jung, Eunkyung Ko, Michaela Zahradníková

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了具有不连续密度依赖系数的单稳反应-扩散-对流方程中行波的存在性与影响因素，通过非光滑剖面概念和渐近分析探讨了对流速度对最小波速的作用。

Comments This version contains minor revisions in the nonexistence part

Journal ref J. Math. Anal. Appl. 539(2024), no. 1, part 1, Paper No. 128481, 26 pp

LR-DWM: Efficient Watermarking for Diffusion Language Models

LR-DWM: 用于扩散语言模型的高效水印技术

Ofek Raban, Ethan Fetaya, Gal Chechik

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 LR-DWM是一种用于扩散语言模型的高效水印技术，通过利用左右邻居信息偏移生成令牌，实现低开销的高可检测性水印方案。

Comments Submitted to ACL Rolling Review (ARR). 7 pages, 4 figures

Bone-conduction Guided Multimodal Speech Enhancement with Conditional Diffusion Models

骨传导引导的多模态语音增强与条件扩散模型

Sina Khanagha, Bunlong Lay, Timo Gerkmann

机构 * Signal Processing Group, University of Hamburg, Germany（汉堡大学信号处理组） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种基于条件扩散模型的多模态语音增强框架，通过整合骨传导传感器与空气传导麦克风，有效提升极端噪声环境下的语音增强性能。

Comments Accepted to IEEE ICASSP 2026

PADiff: Predictive and Adaptive Diffusion Policies for Ad Hoc Teamwork

PADiff: 预测性与自适应扩散策略用于即兴团队合作

Hohei Chan, Xinzhi Zhang, Antao Xiang, Weinan Zhang, Mengchen Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 PADiff通过整合队友预测信息，提升在非平稳即兴团队合作场景中的预测与适应能力，实现多模态协作模式的多样化。

Comments Accepted by AAAI 2026

Resolving Turbulent Magnetohydrodynamics: A Hybrid Operator-Diffusion Framework

解析湍流磁流体动力学：一种混合运算-扩散框架

Semih Kacmaz, E. A. Huerta, Roland Haas

机构 * National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算中心） ； Department of Physics, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校物理系） ； Data Science and Learning Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数据科学与学习部门） ； Department of Computer Science, The University of Chicago（芝加哥大学计算机科学系） ； Department of Astronomy, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校天文学系） ； Department of Physics and Astronomy, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学物理与天文学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出混合运算-扩散框架，结合PINOs与生成扩散模型，实现对高雷诺数MHD湍流的高精度模拟与预测。

Comments 16 pages, 6 figures, 1 table. Content synced with the published version

Journal ref Mach. Learn.: Sci. Technol. 6 (2025) 035057

Controlled Interacting Branching Diffusion Processes: Relaxed Formulation in the Mean-Field Regime

受控相互作用分支扩散过程：均场 regime 中的放松公式化

Antonio Ocello

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了分支扩散过程的最优控制问题，通过放松公式化和弱控制等价性，建立了强问题与放松问题的等价性，并通过HJB方程验证定理和实例应用展示了方法的可行性。

TF-CoDiT: Conditional Time Series Synthesis with Diffusion Transformers for Treasury Futures

TF-CoDiT：基于扩散变换器的条件时间序列合成用于国债期货

Yingxiao Zhang, Jiaxin Duan, Junfu Zhang, Ke Feng

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（软件与微电子学院，北京大学） ； Financial Markets Division, Pingan Bank Co. Ltd（平安银行金融市场部） ； China Electronics Cloud Technology Co., Ltd（中国电子云技术有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 TF-CoDiT通过引入FinMAP协议和小波变换，实现低数据条件下国债期货时间序列的高质量合成，生成数据误差低于0.453。

A Generative Diffusion Model for Amorphous Materials

无定形材料的生成扩散模型

Kai Yang, Daniel Schwalbe-Koda

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of California, Los Angeles, CA, USA（材料科学与工程系，加州大学洛杉矶分校） ； Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Los Angeles, CA, USA（土木与环境工程系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种生成扩散模型，用于高效生成无定形材料结构，验证了其在模拟无定形材料特性方面的有效性。

Comments Main: 19 pages, 5 figures; SI: 22 pages, 16 figures

Journal ref npj Comput. Mater. 12, 29 (2026)

A Sharp Global Boundedness Result for Keller--Segel--(Navier--)Stokes Systems with Rapid Diffusion and Saturated Sensitivities

Keller-Segel-(Navier-)Stokes系统中快速扩散与饱和敏感性下的全局有界性结果

Minh Le

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文研究了Keller-Segel-(Navier-)Stokes系统中快速扩散与饱和敏感性下的全局有界性结果，证明了在特定条件下系统存在全局有界解。

Modeling Diffusion and Permeation Across the Stratum Corneum Lipid Barrier

角质层脂质屏障中扩散与渗透的建模

Rinto Thomas, Praveen Ranganath Prabhakar, Douglas J. Tobias, Michael von Domaros

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本研究通过分子动力学模拟分析了角质层脂质屏障中丙酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮和水的渗透机制，揭示了能量屏障主导渗透过程，并为室内空气化学模型提供了分子级参数约束。

Comments 27 pages, 17 figures

Weighted fractional ultrahyperbolic diffusion on geometrically deformed domains

带权分数超双曲扩散在几何变形域上的研究

Gustavo Dorrego

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出了一种带权分数超双曲扩散模型，通过加权傅里叶变换分离介质密度与几何变形，揭示了不依赖几何的漂移机制，为复杂介质中的异常传输提供了统一计算框架。

Comments 6pages

RemoteVAR: Autoregressive Visual Modeling for Remote Sensing Change Detection

RemoteVAR: 远程传感变化检测的自回归视觉建模

Yilmaz Korkmaz, Vishal M. Patel

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

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

AI总结 RemoteVAR通过自回归模型和交叉注意力机制提升遥感变化检测的性能，实现对双时序特征的高效建模与预测。

Lightning Fast Caching-based Parallel Denoising Prediction for Accelerating Talking Head Generation

闪电快的基于缓存的并行去噪预测：加速说唱头生成

Jianzhi Long, Wenhao Sun, Rongcheng Tu, Dacheng Tao

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

AI总结 本文提出闪电快的基于缓存的并行去噪预测和解耦前景注意力方法，通过优化缓存和注意力计算，加速说唱头生成的推理过程，同时保持视频质量。

VideoMaMa: Mask-Guided Video Matting via Generative Prior

VideoMaMa: 通过生成先验进行掩码引导的视频磨皮

Sangbeom Lim, Seoung Wug Oh, Jiahui Huang, Heeji Yoon, Seungryong Kim, Joon-Young Lee

机构 * Korea University（韩国大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能） 纠错

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

AI总结 VideoMaMa通过生成先验和分割提示，实现从粗糙掩码到精确磨皮的转换，并构建大规模伪标签数据集提升视频磨皮研究

Comments Project page: https://cvlab-kaist.github.io/VideoMaMa/

SGW-GAN: Sliced Gromov-Wasserstein Guided GANs for Retinal Fundus Image Enhancement

SGW-GAN: 基于切片Gromov-Wasserstein的GANs用于视网膜彩色照相图像增强

Yujian Xiong, Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Xin Li, Oana Dumitrascu, Yalin Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 SGW-GAN通过引入切片GW技术，有效提升视网膜图像质量，实现更准确的疾病分级和临床应用。