图像生成

Comparison of Generative Learning Methods for Turbulence Surrogates

湍流替代模型生成学习方法的比较

Claudia Drygala, Edmund Ross, Mohammad Sharifi Ghazijahani, Christian Cierpka, Francesca di Mare, Hanno Gottschalk

机构 * Technical University of Berlin, Institute of Mathematics（柏林技术大学数学系） ； Technische Universität Ilmenau, Institute of Thermodynamics and Fluid Mechanics（伊门豪大学热力学与流体力学研究所） ； Ruhr University Bochum, Department of Mechanical Engineering, Chair of Thermal Turbomachines（波鸿鲁尔大学机械工程系热力机械研究所） 纠错

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

AI总结 本文比较了三种生成模型在湍流替代中的性能，发现DCGAN在速度和准确性上表现最佳，而VAE和DDPM各有不足。

PhaseMark: A Post-hoc, Optimization-Free Watermarking of AI-generated Images in the Latent Frequency Domain

PhaseMark：一种在潜在频率域中无需优化的AI生成图像后处理水印技术

Sung Ju Lee, Nam Ik Cho

机构 * Department of ECE \& INMC, Seoul National University, Korea 纠错

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

AI总结 PhaseMark通过在潜在频率域中直接调节相位，实现无需优化的高效且抗攻击的AI生成图像水印技术。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2026

Class-Partitioned VQ-VAE and Latent Flow Matching for Point Cloud Scene Generation

类分区的VQ-VAE与潜在流匹配用于点云场景生成

Dasith de Silva Edirimuni, Ajmal Saeed Mian

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

AI总结 本文提出类分区VQ-VAE与潜在流匹配模型，实现无需外部数据库的点云场景生成，有效减少重建误差。

Comments Accepted to AAAI 2026, Main Technical Track

Telling Human and Machine Handwriting Apart

区分人类与机器书写

Luis A. Leiva, Moises Diaz, Nuwan T. Attygalle, Miguel A. Ferrer, Rejean Plamondon

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

AI总结 本文提出了一种基于浅层循环神经网络的方法，通过非特征化轨迹数据区分人类与机器书写，实现了98.3%的AUC得分和1.4%的等错误率，展示了在少样本和域外设置下的优异性能。

Journal ref IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems ( Volume: 55, Issue: 10, October 2025)

MONKEY: Masking ON KEY-Value Activation Adapter for Personalization

MONKEY: 用于个性化的人脸键值激活适配器中的掩码

James Baker

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

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

AI总结 MONKEY通过利用IP-Adapter生成的掩码，将图像标记限制在主体上，从而提升文本提示与生成图像的匹配度和对齐性。

Attention-Based Offline Reinforcement Learning and Clustering for Interpretable Sepsis Treatment

基于注意力机制的离线强化学习与聚类用于可解释的脓毒症治疗

Punit Kumar, Vaibhav Saran, Divyesh Patel, Nitin Kulkarni, Alina Vereshchaka

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering University at Buffalo Buffalo, New York, USA（布法罗大学工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于注意力机制的离线强化学习与聚类方法，用于可解释的脓毒症治疗决策支持，通过多模块整合提升治疗准确性和可解释性。

Comments 8 pages, 6 figures, Conference: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications 2025 (ICMLA 2025): https://www.icmla-conference.org/icmla25/

Supercontraction-Induced Twist in Spider Silk Is a Dual Poynting Effect

蜘蛛丝中的超收缩诱导扭力是一种双普朗特效应

V. Fazio, G. Puglisi, G. Saccomandi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 蜘蛛丝超收缩诱导扭力源于非线性各向异性弹性，揭示了双普朗特效应在湿度驱动扭力作动中的作用。

The mechanistic origin of branching-driven nucleation in abrupt phase transitions

突变相变中分支驱动成核的机制起源

Leyang Xue, Shengling Gao, Bnaya Gross, Orr Levy, Daqing Li, Zengru Di, Lazaros K. Gallos, Shlomo Havlin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了突变相变中成核传播与缓慢级联过程的协同机制，提出了一种适用于有限依赖范围的理论框架，为理解相变微观机制提供了新方法。

Channel Estimation in MIMO Systems Using Flow Matching Models

使用流匹配模型进行MIMO系统中的信道估计

Yongqiang Zhang, Qurrat-Ul-Ain Nadeem

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出基于流匹配的信道估计器，通过深度神经网络学习无线信道速度场，并在PnP-PGD框架中实现，显著提升推断速度并降低GPU内存使用。

Comments 6 pages, 3 figures, accepted by IEEE International Conference on Communications (ICC) 2026

Programmable branched flow of light

可编程光束分支流

Shan-shan Chang, Daxing Xiong, Ze-huan Zheng, Li-Wei Wang, Yan-qing Lu, Lu-Jian Chen, Jian-Hua Jiang, Jin-hui Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过各向异性向列相液晶实现光束分支流的可编程控制，揭示了其普遍缩放定律及方向通道效应，为芯片级光子电路和复杂介质中的光学应用提供新途径。

Comments Comments are welcome

Multi-objective fluorescent molecule design with a data-physics dual-driven generative framework

具有数据-物理双驱生成框架的多目标荧光分子设计

Yanheng Li, Zhichen Pu, Lijiang Yang, Zehao Zhou, Yi Qin Gao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 LUMOS通过结合数据与物理驱动的生成框架，实现了多目标荧光分子的高效反向设计与优化。

Comments Total 43 pages: 32 pages Main Text + 11 pages SI

Hybrid Epitaxial Al/InGaAs system: Solid-state dewetting and Al facet formation

混合的Al/InGaAs系统：固态脱湿与Al晶面形成

A. Elbaroudy, N. Shaw, Sandra J. Gibson, B. D. Moreno, F. Sfigakis, J. Baugh, Z. R. Wasilewski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过分子束外延在In₀.₇₅Ga₀.₂₅As上生长稳定的Al薄膜，并探讨其热稳定性及退火条件，为制备高质量超导体-半导体混合平台提供指导。

Renewal theory for Brownian motion across a stochastically gated interface

布朗运动通过随机门控界面的再生理论

Paul C Bressloff

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于再生理论的布朗运动模型，用于描述粒子通过随机门控界面的扩散过程，并通过数学推导展示了该模型在不同极限条件下的应用。

Comments 24 pages, 8 figures

Turbulence Can Persist in the Inner Regions of Weakly-Ionized Planet Forming Disks

湍流可以在弱电离行星形成盘的内区持续存在

David G. Rea, Jacob B. Simon

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究发现偶极扩散剪切不稳定性可驱动磁扰动增长，霍尔效应不影响湍流，低电离条件下的湍流在行星形成盘内持续存在。

Comments 15 pages, 10 figures, submitted to the Astrophysical Journal

Inverting the Fisher information operator in non-linear models

在非线性模型中翻转Fisher信息算子

Dimitri Konen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究在非线性模型中探讨了Fisher信息算子的可逆性，通过单射得分函数的条件，建立了信息下界并展示了贝叶斯算法的最优性。

Renewal theory for Brownian motion with stochastically gated targets

布朗运动与随机门控目标的再生理论

Paul C Bressloff

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种再生理论，用于分析布朗运动中随机门控目标的首次通过时间问题，通过构建再生方程来整合随机门控机制。

Comments 29 pages, 9 figures

Can galactic magnetic fields diffuse into the voids?

银河磁场能否扩散进入空洞？

Oindrila Ghosh, Axel Brandenburg, Chiara Caprini, Andrii Neronov, Franco Vazza

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究发现银河磁场扩散进入空洞的速度过慢，难以解释空洞中的磁化水平，因此提出空洞磁场可能有原始起源。

Comments 14 pages, 6 figures

Journal ref Phys. Rev. D 113, 023523 (2026)

Towards Fast Coarse-graining and Equation Discovery with Foundation Inference Models

面向快速粗粒化和方程发现的基础推理模型

Manuel Hinz, Maximilian Mauel, Patrick Seifner, David Berghaus, Kostadin Cvejoski, Ramses J. Sanchez

机构 * Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔人工智能与机器学习研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫人工智能研究所） ； JetBrains Research（JetBrains研究） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出利用基础推理模型分离粗粒化与方程发现，通过预训练模型和简单损失函数实现高效动态系统建模。

Diffusioosmotic corner flows

扩散-渗透角流

Dobromir Nowak, Maciej Lisicki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过解析解和滑移速度公式，揭示了化学活性诱导的角流动机制，为微流体混合策略设计提供新思路。

Comments 18 pages, 8 figures

Journal ref Journal of Fluid Mechanics 1027, A16 (2026)

Transport Properties of QGP within a Bayesian Holographic QCD Model

QGP传输性质的贝叶斯全息QCD模型中

Bing Chen, Liqiang Zhu, Xun Chen, Defu Hou, Xurong Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过贝叶斯全息QCD模型计算了QGP的关键传输系数，并展示了该方法在非微扰QCD物质传输性质研究中的有效性。

The heating and cooling of 2D electrons at low temperatures

二维电子在低温下的加热和冷却

A. K. Jain, J. T. Nicholls, S. N. Holmes, G. Jaliel, C. Chen, I. Farrer, D. A. Ritchie

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究了二维电子在低温下的加热和冷却特性，通过测量冷却长度和非弹性散射时间，揭示了热传导与声子散射的关系。

Comments 5 pages, 4 figures

Journal ref Appl. Phys. Lett. 128, 022105 (2026)

On the concentration distribution in turbulent thermals

湍流热柱中的浓度分布

Ludovic Huguet, Victor Lherm, Renaud Deguen, Joris Heyman, Tanguy Le Borgne

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究高雷诺数湍流热柱中被动标量的混合，通过实验和模拟分析浓度分布的自相似性和概率密度函数特性。

A0: An Affordance-Aware Hierarchical Model for General Robotic Manipulation

A0：一种面向通用机器人操作的感知意识分层模型

Rongtao Xu, Jian Zhang, Minghao Guo, Youpeng Wen, Haoting Yang, Min Lin, Jianzheng Huang, Zhe Li, Kaidong Zhang, Liqiong Wang, Yuxuan Kuang, Meng Cao, Feng Zheng, Xiaodan Liang

机构 * MBZUAI ； SYSU（南方科技大学） ； SUSTech（华南理工大学） ； Spatialtemporal AI（时空人工智能） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 A0提出了一种分层的可及性感知扩散模型，通过分解操作任务为高层空间可及性理解和低层动作执行，提升机器人操作的效率和灵活性。

Wasserstein geometry of nonnegative measures on finite Markov chains I: Gradient flow

非负测度在有限马尔可夫链上的Wasserstein几何 I：梯度流

Qifan Mao, Xinyu Wang, Xiaoping Xue

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了有限马尔可夫链上非负测度的Wasserstein几何，提出广义热方程作为离散熵的梯度流，并证明其收敛性。

Classification of instabilities for the nonideal Brusselator model

非理想布雷乌勒模型不稳定性分类

Premashis Kumar, Massimiliano Esposito, Timur Aslyamov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究对非理想布雷乌勒模型的不稳定性进行分类，发现只有类型I和III不稳定性可行，并探讨了能量贡献对稳态浓度的影响

Multiscale Prediction of Polymer Relaxation Dynamics via Computational and Data-Driven Methods

通过计算和数据驱动方法进行聚合物松弛动力学的多尺度预测

Nguyen T. T. Duyen, Ngo T. Que, Anh D. Phan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出结合分子动力学模拟、机器学习和ECNLE理论的多尺度方法，用于预测聚合物的玻璃转变温度及动态行为。

Comments 12 pages, 7 figures, accepted for publication in Materials Advances

Pollutant-induced changes in fish pigmentation and spatial patterns

污染物引起的鱼类色素沉着及空间模式变化

Pranali Roy Chowdhury, Tian Xu Wang, Abbey MacDonald, Keith B. Tierney, Hao Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过连续反应-扩散-对流模型探讨污染物如何影响鱼类色素细胞自我组织，揭示污染物对色素沉着和空间模式变化的机制影响。

Comments 25

Bayesian Inference for Partially Observed McKean-Vlasov SDEs with Full Distribution Dependence

具有完全分布依赖的部分观测麦肯-沃拉斯科夫随机微分方程的贝叶斯推断

Ning Ning, Amin Wu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种针对部分观测麦肯-沃拉斯科夫随机微分方程的贝叶斯推断方法，结合时间离散化与粒子近似，设计了单层和多层PMCMC算法，提升了推断效率和准确性。

Comments 23 pages, 30 pages supplementary

Generative AI as a Non-Convex Supply Shock: Market Bifurcation and Welfare Analysis

生成式人工智能作为非凸供给冲击：市场分裂与福利分析

Yukun Zhang, Tianyang Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究生成式人工智能作为非凸供给冲击对市场结构和福利的影响，揭示其导致市场分裂及福利波动的机制，强调需转向输出侧拥堵管理以优化治理。

Signatures of QCD conductivities in heavy-ion collisions

QCD电导率在重离子碰撞中的特征

Akihiko Monnai, Grégoire Pihan, Björn Schenke, Chun Shen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究QCD电导率在重离子碰撞中的特征，通过流体动力学模型和实验数据约束电导率矩阵组件。

Comments 16 pages, 9 figures