图像生成

AdaWorldPolicy: World-Model-Driven Diffusion Policy with Online Adaptive Learning for Robotic Manipulation

AdaWorldPolicy：基于世界模型的扩散策略与在线自适应学习的机器人操控

Ge Yuan, Qiyuan Qiao, Jing Zhang, Dong Xu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 AdaWorldPolicy通过结合世界模型和在线自适应学习，实现机器人操控的高效动态适应。

Comments Homepage: https://AdaWorldPolicy.github.io

Discrete Diffusion Models Exploit Asymmetry to Solve Lookahead Planning Tasks

离散扩散模型利用不对称性解决前瞻规划任务

Itamar Trainin, Shauli Ravfogel, Omri Abend, Amir Feder

机构 * Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 离散扩散模型通过反向生成机制在无需复杂遍历机制的情况下解决前瞻规划任务，相比自回归模型更高效。

Local well-posedness of strong solutions to the non-isentropic compressible primitive equations with vertical diffusion

非等熵可压缩原始方程组中垂直扩散的强解局部适定性

Rupert Klein, Jinkai Li, Xin Liu, Edriss S. Titi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了非等熵可压缩原始方程组在仅含垂直扩散且无重力情况下的局部适定性，证明了强解的局部存在性、唯一性及对初始数据的连续依赖性。

PerturbDiff: Functional Diffusion for Single-Cell Perturbation Modeling

PerturbDiff: 基于功能扩散的单细胞扰动建模

Xinyu Yuan, Xixian Liu, Ya Shi Zhang, Zuobai Zhang, Hongyu Guo, Jian Tang

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country ； Mila - Qu\'ebec AI Institute ； University of Montr\'eal ； University of Ottawa ； National Research Council of Canada ； CIFAR AI Chair 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 PerturbDiff通过基于扩散的生成过程，实现了对单细胞扰动响应的高精度建模与预测。

Cost-Aware Diffusion Active Search

面向成本的扩散主动搜索

Arundhati Banerjee, Jeff Schneider

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（计算机科学系，卡内基梅隆大学） 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主动搜索方法，通过序列建模能力采样动作序列，实现高效成本感知决策，提升目标恢复率。

Comments In submission

An LLM-Enabled Frequency-Aware Flow Diffusion Model for Natural-Language-Guided Power System Scenario Generation

基于LLM的频率感知流扩散模型：用于自然语言引导的电力系统场景生成

Zhenghao Zhou, Yiyan Li, Fei Xie, Lu Wang, Bo Wang, Jiansheng Wang, Zheng Yan, Mo-Yuen Chow

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出LLM赋能的频率感知流扩散模型，通过自然语言引导生成多样可控的电力系统场景，提升生成效率和质量。

The dynamics of innovation diffusion: A survey of Bass-type models

创新扩散的动力学：Bass型模型的综述

Nicolas Langrené, Rui Liu, Xiangqin Wu, Tianhao Zhi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文综述了Bass型模型在创新扩散研究中的发展，涵盖模型扩展、参数估计方法及替代模型，揭示了该领域近几十年的研究进展。

Comments 26 pages, 2 figures

Constrained Diffusion for Accelerated Structure Relaxation of Inorganic Solids with Point Defects

具有点缺陷的无机固体加速结构弛豫的约束扩散

Jingyi Cui, Jacob K. Christopher, Ankita Biswas, Prasanna V. Balachandran, Ferdinando Fioretto

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种约束扩散模型，用于高效模拟具有点缺陷的无机固体结构弛豫，提升第一性原理模拟的效率和准确性。

Comments Appeared in the NeurIPS 2025 Workshop on AI for Accelerated Material Design (AI4Mat)

One Token Is Enough: Improving Diffusion Language Models with a Sink Token

一个标记足矣：通过sink标记改进扩散语言模型

Zihou Zhang, Zheyong Xie, Li Zhong, Haifeng Liu, Yao Hu, Shaosheng Cao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过引入额外的sink标记，改进扩散语言模型的稳定性与性能，该标记具有低语义内容且位置无关，提升模型鲁棒性。

A diffusion model for light scattering in ejecta

用于喷射物中光散射的扩散模型

J. A. Don Jayamanne, J. -R. Burie, O. Durand, R. Pierrat, R. Carminati

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种用于喷射物中光散射的扩散模型，相较于辐射传输方程更易处理，并用于分析PDV测量中的深多重散射光谱图。

Journal ref J. Appl. Phys. 138, 203102 (2025)

Generalized diffusion theory for radiative transfer in fully anisotropic scattering media

辐射传输中完全各向异性散射介质的通用扩散理论

Ernesto Pini, Michele Giusfredi, Lorenzo Pattelli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种适用于各向异性散射介质的通用扩散理论，通过球谐展开推导了扩散系数和边界条件，并通过蒙特卡罗模拟验证了其准确性。

GenPlanner: From Noise to Plans -- Emergent Reasoning in Flow Matching and Diffusion Models

GenPlanner：从噪声到计划——流匹配与扩散模型中的涌现推理

Agnieszka Polowczyk, Alicja Polowczyk, Michał Wieczorek

机构 * Silesian University of Technology, Faculty of Applied Mathematics（桑特大学技术学院应用数学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 GenPlanner通过扩散模型和流匹配实现路径规划，以生成正确轨迹并优于基线模型。

MANATEE: Inference-Time Lightweight Diffusion Based Safety Defense for LLMs

MANATEE：基于扩散的轻量级推理时间安全防御方法用于大语言模型

Chun Yan Ryan Kan, Tommy Tran, Vedant Yadav, Ava Cai, Kevin Zhu, Ruizhe Li, Maheep Chaudhary

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 MANATEE通过在推理时利用扩散技术，在不修改模型架构的情况下，有效防御大语言模型的对抗性劫持攻击，显著降低攻击成功率。

ZUNA: Flexible EEG Superresolution with Position-Aware Diffusion Autoencoders

ZUNA：基于位置感知扩散自编码器的灵活EEG超分辨率

Christopher Warner, Jonas Mago, JR Huml, Mohamed Osman, Beren Millidge

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 ZUNA是一种基于位置感知扩散自编码器的EEG超分辨率方法，通过灵活的架构和训练策略实现对任意电极配置的高效处理和泛化性能。

Comments initial upload 09/02/2026

Prompt Optimization Via Diffusion Language Models

通过扩散语言模型实现提示优化

Shiyu Wang, Haolin Chen, Liangwei Yang, Jielin Qiu, Rithesh Murthy, Ming Zhu, Zixiang Chen, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Shelby Heinecke, Huan Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出利用扩散语言模型实现提示优化，通过迭代精炼提升LLM性能。

STaRR: Spatial-Temporal Token-Dynamics-Aware Responsive Remasking for Diffusion Language Models

STaRR: 基于空间-时间令牌动态的响应性重掩码以提升扩散语言模型

Xinhao Sun, Huaijin Zhao, Maoliang Li, Zihao Zheng, Jiayu Chen, Yun Liang, Xiang Chen

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 STaRR通过动态调整重掩码策略，提升扩散语言模型的推理速度和输出质量。

Error analysis of an acceleration corrected diffusion approximation of Langevin dynamics with background flow

Langevin动力学中背景流的加速校正扩散近似的误差分析

Yoichiro Mori, Chanoknun Sintavanuruk, Truong-Son P. Van

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了Langevin动力学中背景流的加速校正扩散近似的误差分析，证明了在平均情形下误差估计，并通过计算实验验证了其最优性及长期行为的捕捉能力。

Comments 42 pages, 5 figures

DriftLite: Lightweight Drift Control for Inference-Time Scaling of Diffusion Models

DriftLite: 轻量级漂移控制用于扩散模型的推理时间缩放

Yinuo Ren, Wenhao Gao, Lexing Ying, Grant M. Rotskoff, Jiequn Han

机构 * Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University（计算与数学工程研究所，斯坦福大学） ； Department of Chemistry, Stanford University（化学系，斯坦福大学） ； Department of Mathematics, Stanford University（数学系，斯坦福大学） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DriftLite 提出了一种轻量级、无需训练的基于粒子的方法，通过实时引导推理动态，有效减少方差并提升样本质量，实现扩散模型的可扩展推理时间适应。

Comments Published at ICLR 2026 (https://openreview.net/forum?id=l01eG3Qikl)

Pre-averaging estimators of the ex-post covariance matrix in noisy diffusion models with non-synchronous data

噪声扩散模型中非同步数据的后验协方差矩阵预平均估计器

Kim Christensen, Silja Kinnebrock, Mark Podolskij

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出了一种在噪声扩散模型中处理非同步数据的预平均后验协方差估计方法，并推导了噪声稳健的 Hayashi-Yoshida 估计量。

A reduced conjugate gradient basis method for fractional diffusion

一种用于分数扩散的缩减共轭梯度基方法

Yuwen Li, Ludmil T. Zikatanov, Cheng Zuo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 本文提出一种缩减共轭梯度基方法，用于高效求解分数扩散方程，通过有理逼近和正交贪心算法降低计算成本。

Journal ref SIAM Journal on Scientific Computing 46 (2024), no. 5, S68-S87

Object-WIPER : Training-Free Object and Associated Effect Removal in Videos

Object-WIPER : 无需训练的对象及关联效果视频去除

Saksham Singh Kushwaha, Sayan Nag, Yapeng Tian, Kuldeep Kulkarni

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 Object-WIPER通过预训练的文本到视频扩散模型实现无需训练的对象及关联效果视频去除，通过创新的去噪方法和新指标在DAVIS和WIPER-Bench上取得优越性能。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project Page: https://sakshamsingh1.github.io/object_wiper_webpage/

Detecting AI-Generated Forgeries via Iterative Manifold Deviation Amplification

通过迭代流形偏差放大检测AI生成的伪造

Jiangling Zhang, Shuxuan Gao, Bofan Liu, Siqiang Feng, Jirui Huang, Yaxiong Chen, Ziyu Chen

机构 * Wuhan University of Technology（武汉理工大学） 纠错

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

AI总结 提出IFA-Net通过迭代流形偏差放大技术，实现对AI生成伪造的高精度检测，提升篡改区域定位的准确性和泛化能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

Geometry Distributions

几何分布

Biao Zhang, Jing Ren, Peter Wonka

机构 * KAUST（卡斯土尼亚大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于分布的几何数据表示方法，利用扩散模型学习表面点分布，以提升3D几何建模的精度和灵活性。

Comments Accepted to ICCV 2025. For the project site, see https://1zb.github.io/GeomDist/

CaReFlow: Cyclic Adaptive Rectified Flow for Multimodal Fusion

CaReFlow：循环适应修正流用于多模态融合

Sijie Mai, Shiqin Han

机构 * South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 CaReFlow通过循环适应修正流实现多模态融合，解决模态间隙问题，提升分布对齐和特征转换的鲁棒性。

Comments Accepted by CVPR 2026

Tele-Omni: a Unified Multimodal Framework for Video Generation and Editing

Tele-Omni: 一种用于视频生成与编辑的统一多模态框架

Jialun Liu, Tian Li, Xiao Cao, Yukuo Ma, Gonghu Shang, Haibin Huang, Chi Zhang, Xiangzhen Chang, Zhiyong Huang, Jiakui Hu, Zuoxin Li, Yuanzhi Liang, Cong Liu, Junqi Liu, Robby T. Tan, Haitong Tang, Qizhen Weng, Yifan Xu, Liying Yang, Xiaoyan Yang, Peng Yu, Shiwen Zhang, Xuelong Li

机构 * TeleAI 纠错

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

AI总结 Tele-Omni是一种统一多模态框架，通过解析文本、图像和参考视频指令，实现视频生成与编辑的灵活控制，提升时间一致性和视觉一致性。

Mantis: A Versatile Vision-Language-Action Model with Disentangled Visual Foresight

Mantis：一种具有解耦视觉前瞻性能力的多功能视觉-语言-动作模型

Yi Yang, Xueqi Li, Yiyang Chen, Jin Song, Yihan Wang, Zipeng Xiao, Jiadi Su, You Qiaoben, Pengfei Liu, Zhijie Deng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海信息所） ； SUSTech（四川大学） ； NJUPT（南京工业大学） ； FDU（福建大学） ； BOSCH（博世） 纠错

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

AI总结 Mantis通过解耦视觉前瞻性模块提升视觉-语言-动作模型的性能，实现高成功率和快速收敛。

A Markovian View of Iterative-Feedback Loops in Image Generative Models: Neural Resonance and Model Collapse

迭代反馈循环在图像生成模型中的马尔可夫视角：神经共振与模型崩溃

Vibhas Kumar Vats, David J. Crandall, Samuel Goree

机构 * Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University, Bloomington, IN, USA（印第安纳大学信息学、计算与工程学院） ； Department of Computer Science, Stonehill College, Easton, MA, USA（石溪学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过马尔可夫链分析，揭示了图像生成模型中迭代反馈导致神经共振和模型崩溃的机制，并提出八种崩溃行为分类。

Comments A preprint -- Under review

Spatial-Temporal State Propagation Autoregressive Model for 4D Object Generation

空间-时间状态传播自回归模型用于4D物体生成

Liying Yang, Jialun Liu, Jiakui Hu, Chenhao Guan, Haibin Huang, Fangqiu Yi, Chi Zhang, Yanyan Liang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； TeleAI ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 4DSTAR通过空间-时间状态传播自回归模型和4D VQ-VAE生成具有时间-空间一致性的4D物体，实现高质量的4D物体生成。

Schrödinger bridges with jumps for time series generation

具有跳跃的薛定谔桥用于时间序列生成

Stefano De Marco, Huyên Pham, Davide Zanni

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合跳跃和扩散机制的薛定谔桥模型，用于生成更真实的时间序列数据，尤其能捕捉到金融和能源领域中的突发性运动和重尾分布特征。

Comments 34 pages, 30 figures

The interplay of cation/anion and monovalent/divalent selectivity in negatively charged nanopores: local charge inversion and anion leakage

阳离子/阴离子与单价/二价选择性之间的相互作用：在带负电纳米孔中的局部电荷反转和阴离子泄漏

Eszter Lakics, Mónika Valiskó, Dirk Gillespie, Dezső Boda

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究揭示了宽纳米孔中AMFE由电荷反转、阴离子泄漏和离子迁移的相互作用主导，表明单价与二价阳离子选择性由阳离子与阴离子选择性调节。