图像生成

SynPre-FL: Synthetic data-driven pretraining integrated Federated Learning training framework

SynPre-FL：合成数据驱动的预训练集成联邦学习训练框架

Akarsh K Nair, Muhammad Arifur Rahman, Nicholas Shopland, Andy Burton, Jun He, Yuan Shen, David Baldwin, Emma O'Dowd, Amna Burzic, Mufti Mahmud, David J. Brown

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对联邦学习在临床风险预测中面临的问题及局限，提出SynPre-FL框架，结合合成EHR生成与合成预训练联邦学习，通过潜在自动编码器扩散模型等技术，提升非IID条件下预测的稳健性、可扩展性与可解释性。

Comments 18 pages, 10 figures

Embedding martingale diffusions as binary posteriors in sequential inference

在序贯推断中将鞅扩散嵌入为二元后验概率

Steven Campbell, Karl Kristian Engelund

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究将鞅扩散嵌入二元后验概率的问题，通过显式二元序贯实验实现，给出了包括吸收布朗运动等在内的有界鞅扩散的序贯推断解释，揭示了相关条件及不同情况下后验性质。

Comments 14 pages

Principal spectral theory and variational characterizations for nonlocal coupled cooperative systems and applications

非局部耦合合作系统的主谱理论及变分特征与应用

Xiandong Lin, Jiazhuo Cheng, Qiru Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非局部耦合合作系统主谱理论，通过置换矩阵重排算子分量分解为子算子，刻画谱界。基于此给出非局部扩散系统基本再生数变分特征，分析多基因型干细胞再生模型动力学行为及非强耦合时的阈值动力学。

Comments 30 pages, 3 figures

Density-Dependent McKean--Vlasov Diffusions: Subgaussian Occupancy Bounds and Polynomial Propagation of Chaos

密度依赖的McKean-Vlasov扩散：次高斯占有界与混沌的多项式传播

Denis Belomestny, Ekaterina Morozova

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究密度依赖的McKean-Vlasov扩散及直方图粒子近似，在两个解析条件下用路径空间熵证明，得出相关占有界和误差估计，还介绍了直方图估计器的可扩展性及低评估成本。

Comments 11 pages

MC-BRIDGE: A Modular Receiver-Chain Simulation Framework for OECT-Based Molecular Communication

MC-BRIDGE：用于基于有机电化学晶体管的分子通信的模块化接收链仿真框架

Hongbin Ni, Ozgur B. Akan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究基于OECT的分子通信，提出MC-BRIDGE模块化框架，连接多种过程到电荷域检测，能生成噪声、支持多种键控，通过公共接口估计相关指标并分析干扰，经测试得出满足SER目标的预算上限，揭示多种因素对接收器结论的影响。

Comments 13 pages, 7 figures, submitted to IEEE Transactions on Molecular, Biological, and Multi-Scale Communications (TMBMC)

Discrete Boltzmann model at Burnett level for compressible multicomponent flows under external forces

外力作用下可压缩多组分流的伯内特水平离散玻尔兹曼模型

Demei Li, Huilin Lai, Chuandong Lin, Suni Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究将伯内特水平离散玻尔兹曼模型扩展到外力作用下的多组分可压缩流，采用高各向同性离散速度集和矩匹配策略，经查普曼-恩斯科格展开验证，并通过五个基准案例验证，该模型能高精度捕捉相关特征。

svMultiPhysics: a finite element-based solver for cardiovascular simulations

svMultiPhysics：一种用于心血管模拟的基于有限元的求解器

David Codoni, Sujal Dave, David W. Parker, Aaron L. Brown, Javiera Jilberto, Han Zhao, Divya Adil, Zachary A. Sexton, Martin R. Pfaller, Michele Bucelli, Shawn C. Shadden, Charles A. Taylor, Alison L. Marsden

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究旨在借助计算建模改善心脏病相关研究。核心方法是用C++编写的开源并行有限元求解器svMultiPhysics，它能统一模拟多物理场心血管问题的方程，可独立或耦合求解。主要贡献是为心血管研究提供强大平台，实现多物理场耦合模拟，加速模拟且促进开源协作。

Random walks in Dirichlet random environment in dimension $d+1$

维度 \(d + 1\) 中狄利克雷随机环境下的随机游走

Guillaume Barraquand, Alexander K. Hartmann, Pierre Le Doussal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究维度 \(d = 1\)、\(2\)、\(3\) 中狄利克雷随机环境下随机游走，通过数值研究其与 KPZ 增长的关系，验证 \(d = 1\) 和 \(d = 2\) 时的兼容性，确认 \(d = 3\) 时的相变并获下界，发现不同无序相特点及可计算样本间方差。

Comments 27 pages, 13 figures. Data gnuplot files for plots available at https://dare.uol.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.57782/G0HPXH

Numerical exploration on unveiling the photovoltaic potential of MgXS3(X = Ti, Zr, Hf) chalcogenide perovskites

揭示MgXS3（X = Ti、Zr、Hf）硫族钙钛矿光伏潜力的数值探索

Md. Mizanur Rahman, Md. Nahid Hasan, Tanvir Ahmed, Jaker Hossain

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究无铅硫族钙钛矿MgXS3（X = Ti、Zr、Hf）在太阳能电池中的光伏潜力，通过3D有限元模拟分析其器件性能，研究多种因素影响，给出优化条件下不同成分器件的性能数据，证实其为有前景的无铅吸收材料并提供设计指导。

Comments 37 pages, 11 figures, 1 table

Non-Asymptotic Variational Learning for Monotone Nonlinear Multiscale Elliptic Equations: Scale-Robust Primal-Dual Bounds and Strong-Form Statistical Ill-Conditioning

非线性多尺度物理信息学习的统计公式差距

Ronald Katende

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Kabale University（卡巴勒大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究非线性多尺度椭圆方程物理信息学习的统计公式差距，为边界兼容变分神经求解器推导误差界，构造一维周期扩散方程最小障碍见证，通过数值评估得出相关指数，表明变分公式可消除统计惩罚但未解决多尺度逼近问题。

Comments 21 pages, 7 figures, 6 tables

FreyaTTS: A Compact Tokenizer-Free Flow-Matching Transformer for Turkish-First Speech Synthesis

FreyaTTS技术报告

Ahmet Erdem Pamuk, Ömer Yentür, Ahmet Tunga Bayrak, Yavuz Alp Sencer Öztürk, Mustafa Yavuz

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 介绍无分词器的土耳其语文本转语音模型Freya-TTS，通过无规则端到端建模、非自回归并行去噪等方法推进框架，在基准测试中表现出色，优于开源系统，适合边缘部署，且已开源模型权重、代码和基准测试。

PedNStream: Scalable Network Flow Simulation for Pedestrian Traffic Management

PedNStream: 面向行人交通管理的可扩展网络流模拟

Weiming Mai, Dorine Duives, Serge Hoogendoorn

机构 * Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出基于链路传输模型（LTM）的行人网络流模拟器PedNStream，通过随机链路动力学和效用路由选择实现大规模闭环控制评估，验证了队列形成、拥堵消散和自适应重路由等机制。

Comments 14 pages, 14 figures

Excess energy fluctuations with applications to deviations from Debye's specific heat

由过剩能量波动引起的德拜比热偏差

Ralph V. Chamberlin, Sumiyoshi Abe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 基于分子动力学模拟和热平均理论，提出一种解释晶体比热超出德拜T^3定律的机制，通过时间-相位平均与热浴解耦的局域激发类比反常扩散，修正能量波动与比热关系，与模拟和实验吻合。

Comments 20 pages, 4 figures

Spectral-transport stability and benign overfitting for minimum norm interpolation

谱-传输稳定性与插值学习中的良性过拟合

Gustav Olaf Yunus Laitinen-Fredriksson Lundström-Imanov

机构 * Linköping University（林雪平大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了插值学习中高过参数化模型为何能实现零经验风险并保持预测准确性，提出谱-传输稳定性框架，结合数据分布谱几何、学习规则敏感性和噪声对齐结构，定义了尺度依赖的Fredriksson指数，推导了有限样本风险界和良性过拟合判据，揭示了隐式正则化机制。

Comments 13 pages, 5 figures, 6 tables

A Sheaf-Theoretic and Topological Perspective on Complex Network Modeling and Attention Mechanisms in Graph Neural Models

图神经模型中复杂网络建模与注意力机制的层论与拓扑视角

Chuan-Shen Hu

机构 * National Central University（国立中央大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出细胞层论框架分析图神经网络中节点特征与边权重的局部一致性与调和性，并引入基于拓扑数据分析的多尺度扩展以捕获层次特征交互。

Comments Accepted as a poster at the AAAI 2026 Workshop on Mathematical Foundations of AI (MATH4AI)

Spatiotemporal Moran dynamics in continuous media

连续介质中的时空莫兰动力学

Melika Gorgi, Kamran Kaveh, Navid Aliakbarian, Mohammad Reza Ejtehadi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究旨在理解自然选择在时空的展开，通过推导连续介质中莫兰动力学时空极限的偏微分方程来融合不同观点，模型含繁殖力和生存力两成分，揭示了不同动力学下选择波速度差异，并扩展到非均匀介质。

Computer Simulation of the Growth of a Metal-Organic Framework Proto-crystal at Constant Chemical Potential

在恒定化学势下对金属-有机框架原晶体生长的计算机模拟

Sahar Andarzi Gargari, Emilio Méndez, Rocio Semino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究通过计算机模拟在恒定化学势下研究ZIF-8 MOF的生长，揭示了非经典生长机制及缺陷特征，发现生长受吸附而非扩散控制。

Comments 31 pages, 10 figures, 2 tables

Entire Large Solutions for Competitive Semilinear Elliptic Systems with General Nonlinearities Satisfying Keller--Osserman Conditions

具有满足凯勒 - 奥瑟曼条件的一般非线性项的竞争半线性椭圆系统的整体大解

Dragos-Patru Covei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究\(\mathbb{R}^{n}\)中加权合作系统正径向解，通过引入阈值集构造整体解，对\(W = u + v\)变换得下界估计。确定分量式爆破假设，给出转移原理两证明，该系统源自等温双物种扩散 - 反应平衡。

Comments 20 pages

Bubble-assisted micromixing via thermally excited intrinsic air within microfluidic systems

通过微流体系统中热激发的内在空气产生气泡辅助微混合

Seyed Shahriar Riazi, Seyed Mostafa Hosseinalipour

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于热激发内在空气产生长气泡的微流体微混合方法，通过低功耗实现高效均匀混合，适用于多种微流体应用。

Comments 41 pages, 15 figures

Journal ref Microfluid. Nanofluidics. 30 (2026) 37

Geometry-Guided Generative Representation for Functional Brain Graphs

功能脑图的几何引导生成表示

Subati Abulikemu, Tiago Azevedo, Michail Mamalakis, John Suckling

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究针对网络神经科学中功能脑图表征问题，用图变换器自动编码器，结合特定领域功能梯度几何，无监督学习紧凑脑图表示，能分离认知状态、解码视觉刺激，还可生成合成脑图。

Comments Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Evaluating Gaussianity of heterogeneous fractional Brownian motion

评估异质分数布朗运动的高斯性

Michał Balcerek, Adrian Pacheco-Pozo, Agnieszka Wyłomańska, Diego Krapf

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了切换分数布朗运动的非高斯行为，通过峰度和Hellinger距离分析其高斯性，探讨异质异常扩散过程的检测方法。

Comments 23 pages, 7 figures

Approximation of Random Evolution Equations of Parabolic type

抛物型随机演算方程的近似

Katharina Klioba, Christian Seifert

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出了一种框架，用于研究随机抛物型方程的近似收敛性，通过多项式混沌展开和正则性条件，实现随机性和确定性下的高阶收敛。

Comments 39 pages

Journal ref J. Evol. Equ. 26, 69 (2026)

An operator-splitting algorithm for the hypergraph $p$-Laplacian with applications to missing data recovery

一种用于超图p-拉普拉斯算子的算子分裂算法及其在缺失数据恢复中的应用

Kehan Shi, Jin Liu, Martin Burger

专题命中 图像修复 ：inpainting(abstract)

AI总结 本文针对超图p-拉普拉斯正则化，提出算子分裂算法，通过高斯-赛德尔方式处理超边，利用辅助变量和ADMM克服非光滑性，证明算法收敛性，并通过缺失数据恢复问题测试，表明其比现有方法更快。

Comments 20 pages

SynSur: An end-to-end generative pipeline for synthetic industrial surface defect generation and detection

SynSur：一种端到端的生成管道用于合成工业表面缺陷的生成与检测

Paul Julius Kühn, Mika Pommeranz, Arjan Kuijper, Saptarshi Neil Sinha

机构 * Fraunhofer IGD（弗劳恩霍夫工业驱动研究所） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)；inpainting(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SynSur端到端生成管道，结合视觉-语言模型提示、LoRA适应扩散、掩码引导修复和样本筛选，通过合成数据缓解工业缺陷检测数据稀缺问题，并在跨领域迁移中验证其有效性。

Scaling Synthetic-Image Pre-Training for Federated Fine-Tuning of Large Vision Models

扩展用于大型视觉模型联邦微调的合成图像预训练

Qianpiao Ma, Xiaozhu Song, Junlong Zhou, Yue Zeng, Jianchun Liu, Huaqing Tu

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)；diffusion(abstract)

AI总结 研究针对联邦微调中资源限制、系统异构性和非IID数据等挑战，提出统一框架FeDiSyn。通过缩放定律、基于扩散的合成图像生成及贡献感知LoRA配置和带宽分配算法，减少训练时间和通信成本，提升训练和准确率。

Comments This paper has been accepted by International Conference on Parallel Processing (ICPP 2026)

ETPDesigner: Multi-Agent Orchestration for Interactive Multimodal Electronic Theater Program

ETPDesigner：用于交互式多模态电子剧院节目的多智能体编排

Mengtian Li, Xinru Guo, Xiaoru Lin, Xiao Rong, Zhifeng Xie, Chaofeng Chen

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Motion Picture Special Effects（上海电影特效工程技术研究中心） ； Institute for Math and AI, Wuhan School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院武汉人工智能学院） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对电子剧院节目设计难题，提出ETPDesigner多智能体框架，能从戏剧脚本合成高质量ETP，通过全局风格锚定机制保证一致性，还实现交互功能，经ETP-Pro基准测试验证了方法在多方面的优越性。

Back to Back with a Copy: A Computational Analysis of AI-Generated Visual Contemporary Art Pastiches

与仿作并肩：人工智能生成的视觉当代艺术模仿作品的计算分析

Anca Dinu, Andreiana Mihail, Andra-Maria Florescu, Claudiu Creanga, Liviu Dinu

机构 * University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：image generation(abstract)

AI总结 本文研究更新的生成模型模仿当代艺术作品的能力及不同语言模型中风格评估的多维度一致性。利用五个计算机视觉模型，通过余弦距离捕捉多种特征，对比新旧模型。结果显示新模型语义对齐改进、多样性增加，但浅层特征表现稍弱，还通过艺术家反馈进行情境化。

WearWow: Native 2K Multi-Garment Virtual Try-On via Adaptive Token Packing and Preference Alignment

WearWow：通过自适应令牌打包和偏好对齐实现原生2K多服装虚拟试穿

Xujie Zhang, Runyan Du, Song Chang, Jiang Li, Dongliang Shao, Liping Wu, Wei Luo, Xiaochao Qu, Luoqi Liu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Meitu Lab（美图实验室） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究针对原生2K多服装虚拟试穿难题，提出WearWow框架。用自适应2D令牌打包减轻内存爆炸，多维试穿奖励系统纠正纹理退化，还构建高质量数据集。实验证明该框架在原生2K多服装合成上达新水平，超越现有商业基线。

4DGS360: 360° Gaussian Reconstruction of Dynamic Objects from a Single Video

4DGS360：从单个视频中进行动态物体的360度高斯重建

Jae Won Jang, Yeonjin Chang, Wonsik Shin, Juhwan Cho, Nojun Kwak

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出4DGS360框架，通过3D原生初始化解决动态物体360度重建中的几何模糊问题，结合优化实现一致的4D重建，并引入iPhone360基准测试集验证方法有效性。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://jaewon040.github.io/4dgs360/

Mage-Flow: An Efficient Native-Resolution Foundation Model for Image Generation and Editing

Mage-Flow：用于图像生成和编辑的高效原生分辨率基础模型

Xinjie Zhang, Peng Zhang, Shicheng Zheng, Jinghao Guo, Zhaoyang Jia, Yifei Shen, Xun Guo, Yuxuan Luo, Jiahao Li, Wenxuan Xie, Fanyi Pu, Xiaoyi Zhang, Kaichen Zhang, Zongyu Guo, Tianci Bi, Dongnan Gui, Zhening Liu, Zimo Wen, Zihan Zheng, Senqiao Yang, Xiao Li, Jinglu Wang, Bin Li, Yan Lu

机构 * Microsoft Mage Team（微软Mage团队） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(title,abstract)；text-to-image(abstract)；diffusion(abstract)；image editing(abstract)

AI总结 研究针对大规模视觉生成器成本高的问题，提出Mage-Flow，由Mage-VAE和原生分辨率多模态扩散Transformer组成。通过协同设计实现高效文本到图像生成及编辑，开发完整模型家族，Turbo变体在高分辨率下生成和编辑高效，性能有竞争力。