图像生成

Dilated POCS: Minimax Convex Optimization

扩张POCS：极小极大凸优化

Albert R. Yu, Robert J. Marks, Keith E. Schubert, Charles Baylis, Austin Egbert, Adam Goad, Sam Haug

专题命中 文生图 ：image synthesis(abstract)

AI总结 本文提出扩张POCS方法，用于生成极小极大解，改进图像重建中的信号处理

Comments 8 pages, 12 figures

Journal ref IEEE Access, Volume 11, 2023

Steering diffusion models with quadratic rewards: a fine-grained analysis

通过二次奖励引导扩散模型：细粒度分析

Ankur Moitra, Andrej Risteski, Dhruv Rohatgi

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

AI总结 本文通过二次奖励引导扩散模型，分析了不同奖励函数下的采样效率及计算复杂性。

GEPC: Group-Equivariant Posterior Consistency for Out-of-Distribution Detection in Diffusion Models

GEPC: 组等变后验一致性用于扩散模型中的分布外检测

Yadang Alexis Rouzoumka, Jean Pinsolle, Eugénie Terreaux, Christèle Morisseau, Jean-Philippe Ovarlez, Chengfang Ren

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

AI总结 GEPC通过测量分数在有限群下的变换一致性，实现扩散模型中分布外检测的后验一致性，提供轻量级且可解释的检测方法。

Comments preprint

Fast and Scalable Analytical Diffusion

快速且可扩展的解析扩散

Xinyi Shang, Peng Sun, Jingyu Lin, Zhiqiang Shen

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出GoldDiff，一种无需训练的解析扩散模型，通过动态定位黄金子集实现高效推断，显著提升大规模生成建模的可扩展性。

Embedding Inversion via Conditional Masked Diffusion Language Models

通过条件掩码扩散语言模型实现嵌入反向

Han Xiao

机构 * Jina AI by Elastic（Jina AI） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出通过条件掩码扩散语言模型实现嵌入反向，无需访问目标编码器，通过并行去噪技术高效恢复标记。

Comments 8 pages, 3 figures, 4 tables. Code and demo: https://github.com/jina-ai/embedding-inversion-demo

Diffusion of $^{210}\text{Pb}$ and $^{210}\text{Po}$ in Nylon

铅-210和钋-210在尼龙中的扩散

P. Adhikari, M. G. Boulay, R. Crampton, M. Perry, D. Sinclair

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究铅-210和钋-210在尼龙中的扩散行为，发现高湿度下扩散显著，影响低背景探测器的背景水平。

Residual Diffusion Models for Variable-Rate Joint Source Channel Coding of MIMO CSI

残差扩散模型用于MIMO信道状态信息的可变速率联合源信道编码

Sravan Kumar Ankireddy, Heasung Kim, Joonyoung Cho, Hyeji Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出残差扩散联合源信道编码框架，通过结合轻量级自编码器与残差扩散模块，实现对MIMO信道状态信息的高效压缩与重建，提升无线环境下的传输性能。

Comments 15 pages, 13 figures, To appear in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2026

ExFace: Expressive Facial Control for Humanoid Robots with Diffusion Transformers and Bootstrap Training

ExFace：基于扩散变换器和Bootstrap训练的人形机器人表情控制

Dong Zhang, Jingwei Peng, Yuyang Jiao, Jiayuan Gu, Jingyi Yu, Jiahao Chen

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 ExFace通过扩散变换器和Bootstrap训练，实现了高精度的人形机器人表情控制，提升准确性和流畅度，并在实际应用中表现出良好的实时性能。

Journal ref 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems

Training-Free Adaptation of Diffusion Models via Doob's $h$-Transform

无需训练的扩散模型适应方法：通过Doob的h-变换

Qijie Zhu, Zeqi Ye, Han Liu, Zhaoran Wang, Minshuo Chen

机构 * Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（统计与数据科学系，西北大学） ； Department of Industrial Engineering and Management Sciences, Northwestern University（工业工程与管理科学系，西北大学） ； Department of Computer Science, Northwestern University（计算机科学系，西北大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DOIT方法，通过Doob的h-变换实现无需训练的扩散模型适应，适用于非可微奖励，理论上有高概率收敛保证，并在D4RL基准上表现优异。

Comments 36 pages, 3 figures

Generative Inverse Estimation of 3D Atomic Coordination from Near-Edge Spectra via Equivariant Diffusion Models

基于等变扩散模型的近边谱中3D原子配位的生成反演

Ren Okubo, Yu Fujikata, Izumi Takahara, Teruyasu Mizoguchi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 基于等变扩散模型，从近边谱生成3D原子配位，实现高精度的晶体结构重建与非晶系统预测

Comments 10 pages, 7 figures, 3 supplementary figures

Solving BDNK diffusion using physics-informed neural networks

用物理信息神经网络求解BDNK扩散方程

Vicente Chomalí-Castro, Nick Clarisse, Nicki Mullins, Jorge Noronha

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出SA-PINN-ACTO框架，结合自适应PINN与边界条件精确处理，用于求解BDNK扩散方程并验证其在光滑与不连续初始条件下的性能。

Comments 30 pages, 11 figures, 1 table

Steering Dynamical Regimes of Diffusion Models by Breaking Detailed Balance

通过打破详平衡来引导扩散模型的动力学领域

Haiqi Lu, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学基础与前沿科学学院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学物理学院） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（量子物理与光子量子信息重点实验室） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过引入非可逆扰动，研究发现可加速扩散模型的种群形成过程，同时保持稳态分布，而崩溃转换则受对称成分控制。

VDLM: Variable Diffusion LMs via Robust Latent-to-Text Rendering

VDLM: 通过鲁棒的潜在到文本渲染实现变量扩散语言模型

Shuhui Qu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 VDLM通过分离语义规划与文本渲染，利用嵌入空间后训练和鲁棒解码技术，在扩散语言模型中实现更高效的多步推理和长形式生成。

Diffusion Codes: Self-Correction from Small(er)-Set Expansion with Tunable Non-locality

扩散码：通过小集扩展实现的自校正，具有可调非局部性

Adithya Sriram, Vedika Khemani, Benedikt Placke

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 扩散码通过调节SWAP网络深度实现自校正，具有可调非局部性与扩张/局部性权衡，适用于经典和量子LDPC码。

Comments 48 pages, 6 figures

Stage-wise Dynamics of Classifier-Free Guidance in Diffusion Models

扩散模型中分类器自由引导的分阶段动态

Cheng Jin, Qitan Shi, Yuantao Gu

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了扩散模型中分类器自由引导的分阶段动态，揭示了引导对采样过程三个阶段的影响，并提出时间变化的引导策略以提升质量和多样性。

Comments 24 pages, 10 figures, accepted by ICLR26

CHAI: CacHe Attention Inference for text2video

CHAI: 文本到视频的缓存注意力推理

Joel Mathew Cherian, Ashutosh Muralidhara Bharadwaj, Vima Gupta, Anand Padmanabha Iyer

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 CHAI通过引入缓存注意力机制，以减少延迟并保持视频质量，实现比OpenSora 1.2快1.65至3.35倍的推理速度。

Stoichiometry Dependent Properties of Cerium Hydride: An Active Learning Developed Interatomic Potential Study

铈氢化物的化学计量比依赖性质：一种主动学习开发的相互原子势研究

Brenden W. Hamilton, Travis E. Jones, Timothy C. Germann, Benjamin T. Nebgen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过主动学习开发了适用于铈氢化物的相互原子势，研究了化学计量比对晶格收缩等性质的影响机制。

Hybrid Optimization Techniques for Multi-State Optimal Design Problems

多状态最优设计问题的混合优化技术

Marko Erceg, Petar Kunštek, Marko Vrdoljak

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合均质化和形状优化的混合方法，用于多状态最优设计问题中域形状和材料分布的联合优化。

Comments 29 pages, 3 figures

Confinement Epitaxy of Large-Area Two-Dimensional Sn at the Graphene/SiC Interface

在石墨烯/碳化硅界面实现大面积二维锡的约束外延

Zamin Mamiyev, Niclas Tilgner, Narmina O. Balayeva, Dietrich R. T. Zahn, Thomas Seyller, Christoph Tegenkamp

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过二维锡插层在石墨烯/碳化硅界面实现大面积准自由站立单层石墨烯，揭示扩散驱动机制并提供应变工程新自由度。

Multiscale Hyperbolic-Parabolic Models for Nonlinear Reactive Transport in Heterogeneously Fractured Porous Media

多尺度双曲-抛物模型用于异质裂隙多孔介质中非线性反应输运

Taras Mel'nyk, Sorin Pop, Christian Rohde

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出多尺度双曲-抛物模型，用于描述异质裂隙多孔介质中非线性反应输运的均质化过程，通过分析推导了耦合非线性界面条件的双曲系统，并给出了误差估计。

Comments 39 pages, 4 figures

Closing the Distribution Gap in Adversarial Training for LLMs

弥合对抗训练在大语言模型中的分布差距

Chengzhi Hu, Jonas Dornbusch, David Lüdke, Stephan Günnemann, Leo Schwinn

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出DAT方法，通过扩散模型近似真实分布，提升大语言模型对抗鲁棒性。

Performative Market Making

表现性市场做市

Charalampos Kleitsikas, Stefanos Leonardos, Carmine Ventre

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出表现性市场做市方法，通过闭环反馈机制使价格更符合主流金融模型，利用闭式解和机器学习实现套利与竞争优势。

Heat Equation driven by mixed local-nonlocal operators with non-regular space-dependent coefficients

由混合局部-非局部算子驱动的热方程

Arshyn Altybay, Michael Ruzhansky

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了由混合局部-非局部扩散算子驱动的热方程，建立了有界系数下的经典适定性，并扩展了解的概念以适应分布系数，证明了解网的存在性和唯一性。

Large-Time Asymptotics for Heat and Fractional Heat Equations on the Lattice and General Finite Subgraphs

晶格和一般有限子图上热方程和分数热方程的长时间渐进行为

Rui Chen, Bo Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了晶格和有限子图上热方程和分数热方程的长时间渐进行为，推导了精确的渐进行为并分析了其衰减率和收敛性。

What Kind of World Supports Darwinian Evolution? Quantum Foundational Options

什么样的世界支持达尔文进化？量子基础选项

Partha Ghose

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文探讨了量子基础选项如何支持达尔文进化，提出通过退相干和随机力学实现经典与量子的连续过渡。

Comments 8 pages, one line diagram

Strong-to-Weak Symmetry Breaking in Open Quantum Systems: From Discrete Particles to Continuum Hydrodynamics

开放量子系统中的强到弱对称破缺：从离散粒子到连续流体动力学

Jacob Hauser, Kaixiang Su, Hyunsoo Ha, Jerome Lloyd, Thomas G. Kiely, Romain Vasseur, Sarang Gopalakrishnan, Cenke Xu, Matthew P. A. Fisher

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究开放量子系统中强到弱对称破缺现象，揭示其在不同维度下的行为及连续流体动力学描述的出现时间。

Comments 38+10 pages, 12+3 figures

Diffusive Instabilities in Dusty Disks: Linear Growth and Nonlinear Breakdown

尘埃盘中的扩散不稳定性：线性增长与非线性崩溃

Konstantin Gerbig, Min-Kai Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究尘埃盘中扩散不稳定性，发现线性增长和非线性崩溃机制，指出需额外物理实现真实非线性饱和。

Comments 12 pages, 7 figures, accepted in ApJ

The lingering phenomenon and pattern formation in a nonlocal population model with cognitive map

非局部种群模型中认知地图的持续现象与图案形成

Kyung-Han Choi, Thomas Hillen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出非局部种群模型，研究认知地图对种群空间分布和持续现象的影响，揭示了学习与遗忘速率对种群动态的调控作用。

Verifier-Constrained Flow Expansion for Discovery Beyond the Data

验证器约束的流扩展用于超越数据的发现

Riccardo De Santi, Kimon Protopapas, Ya-Ping Hsieh, Andreas Krause

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Flow Expander方法，通过验证器约束的熵最大化扩展预训练流模型，以生成超出数据分布的有效设计样本。

Comments ICLR 2026

Planet-Disk Interactions and the Convective Overstability. I. Low Mass Planets

行星-盘相互作用与对流过不稳定性。I. 低质量行星

M. Lehmann, M. K. Lin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究低质量行星在原行星盘中的迁移机制，发现对流过不稳定性可显著延长迁移时间，影响超级地球形成窗口。

Comments 30 pages, 12 figures. Accepted for publication in ApJ