图像生成

Improved weak-strong uniqueness for general cross-diffusion systems

一般交叉扩散系统的改进弱-强唯一性

Noah Geltner, Maria Heitzinger, Ansgar Jüngel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对含/不含体积填充效应、含/不含完全强制性的一般交叉扩散系统，建立有界解的弱-强唯一性，通过构造粘合熵、利用梯度估计与Gagliardo-Nirenberg不等式放宽假设，将分析扩展至非强制性系统，弥补强制性缺失。

Generalised stochastic curvature flow in $d \geq 2$, and sharp interface limit for the stochastic Allen-Cahn equation with nonlinear diffusion

d≥2 下的广义随机曲率流，以及带非线性扩散的随机 Allen-Cahn 方程的尖锐界面极限

Weijun Xu, Shuhan Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文构造了d≥2下受时间白噪声驱动的广义随机曲率流局部时间解，将其应用于带非线性扩散的随机Allen-Cahn方程，证明该方程的尖锐界面极限为对应随机曲率流。

Comments 50 pages. Comments are welcome

Effects of Soret Diffusion and Radiative Heat Loss on the Evolution of Buoyant Flame Kernels in Ultra-Lean Hydrogen-Air Mixture

索雷特扩散与辐射热损失对超贫氢空气混合物中浮力火焰核演化的影响

Ivan S. Yakovenko, Alexey D. Kiverin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究采用数值方法，探究索雷特扩散与辐射热损失对超贫氢空气混合物中浮力火焰核演化的影响，明确二者对火焰核生长、轨迹及破碎的作用规律。

Comments 21 pages, 9 figures

Molecule-specific diffusion and desorption of interstellar ices on carbonaceous dust

星际冰在碳质尘埃上的分子特异性扩散与脱附

Yi-Hsuan Chiu, Tushar Suhasaria, Cornelia Jäger, Chun-Yi Lee, Ko-Ju Chuang, Thomas Henning, Yu-Jung Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过实验室研究发现，星际冰在碳质尘埃上的扩散与脱附具有分子特异性，尘埃-冰界面会影响冰的结构和脱附动力学，为天文观测和星际冰化学模型提供了新约束。

TMRL: Diffusion Timestep-Modulated Pretraining Enables Exploration for Efficient Policy Finetuning

TMRL: 差分时间步调节预训练实现高效策略微调的探索

Matthew M. Hong, Jesse Zhang, Anusha Nagabandi, Abhishek Gupta

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Amazon FAR（亚马逊FAR） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出TMRL框架，通过结合行为克隆预训练与强化学习微调，解决预训练中动作分布狭窄的问题，提升机器人策略微调的样本效率。

Diffusion-Guided Cooperative Policy Learning for Target Tracking Based on Underwater Mobile Agent Networks

基于监督扩散辅助多智能体强化学习的多水下机器人协作目标跟踪

Jiaao Ma, Chuan Lin, Guangjie Han, Shengchao Zhu, Zhenyu Wang, Chen An

机构 * Software College, Northeastern University（东北大学软件学院） ； Key Laboratory of Maritime Intelligent Network Information Technology, Ministry of Education, Hohai University（河海大学教育部海事智能网络信息技术重点实验室） ； College of Computer Science and Software Engineering, Hohai University（河海大学计算机与软件学院） ； College of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于监督扩散辅助多智能体强化学习（SDA-MARL）的多水下机器人协作目标跟踪方法，通过分层架构和创新算法解决非平稳性、稀疏奖励探索和水扰动鲁棒性等挑战，提升水下目标跟踪精度。

An explicit adaptive time-stepping scheme for superlinear stochastic diffusion systems

显式自适应时间步长方法在具有局部Lipschitz系数的随机扩散系统中的强收敛性

Xueqi Wen, Guozhen Li, Yuanping Cui, Xiaoyue Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种自适应时间步长方法，用于求解具有局部Lipschitz系数的随机扩散系统，实现了强收敛性，并通过实验验证了其计算效率的提升。

Categorical Diffusion of Weighted Lattices

加权格的范畴扩散

Robert Ghrist, Miguel Lopez, Paige Randall North, Hans Riess

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出加权格的范畴扩散框架，通过Lawvere拉普拉斯和Hodge-Lawvere定理，提供了一种离散时间谐波流用于信息聚合的构造方法。

Exact quantum dynamics of Fermi--Hubbard systems using the Gaussian phase-space representation with diffusion gauges

利用高斯相空间表示法和扩散规范求解费米-海伯格系统的确切量子动力学

F Rousse, M Fasi, A Dmytryshyn, M Gulliksson, J F Corney, M Ogren

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于高斯相空间表示法和扩散规范的算法，用于提高费米-海伯格系统量子动力学模拟的精度和效率。

Journal ref Computer Physics Communications 328 (2026) 110338

Uniform convergence of conditional distributions for one-dimensional diffusion processes

一维扩散过程条件分布的一致收敛性

Guoman He, Hanjun Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对一类带特殊边界的一维扩散过程，运用Doob的h变换证明其条件分布依两种范数指数收敛到唯一拟平稳分布，还讨论了条件经验测度的收敛速率，并用种群动力学实例验证结果。

Comments 23 pages. Comments welcome!

Top-down Traffic Scenario Generation via Joint Initial-Goal Diffusion and Trajectory Infilling

基于联合初始-目标扩散与轨迹填充的自上而下交通场景生成

Da Saem Lee, Yash Vardhan Pant, Sebastian Fischmeister

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 提出TrafficDiffuser框架，联合建模初始与目标状态对生成高级交通场景，在Argoverse 2数据集上验证，其智能体初始化性能优于次优方法，可降低速度分布距离与越野率。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

PatternFormer: Learning Multiple Solution Patterns in Reaction--Diffusion Systems

PatternFormer：学习反应-扩散系统中的多种解模式

Zhipeng Chang, Wenpeng Yin, Wenrui Hao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 该研究提出基于大语言模型的PatternFormer框架，可学习非线性偏微分方程的多种解，在非线性椭圆问题和Gray-Scott问题上表现优异，还可微调以构建解景观通用基础模型。

Robustness of AI-Art Detectors under Generator Shift

生成器偏移下AI生成艺术检测器的鲁棒性

Shivank Singh Thakur, Meien Li, Mark Stamp

机构 * San Jose State University（圣何塞州立大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对生成器偏移问题，在SD3.5m数据集上评估了五个AI艺术检测器的鲁棒性，发现模型在跨生成器场景下泛化能力不足，CLIP ViT-L/14表现最优，为分层防御检测器的开发提供了依据。

Comments To appear as a chapter in the book "Artificial Intelligence for Cyber Defense in Emerging Threats", to be published by Springer by early 2027

Generation as Auxiliary Supervision: Enhancing Visual Understanding at Zero Inference Overhead via Decoupled Embedding Prediction

作为辅助监督的生成：通过解耦嵌入预测以零推理开销增强视觉理解

Zhongbin Guo, Jiahao Xie, Dongling Xiao, Qianle Wang, Ruiqi Lu, Xiaomin He, Wanxuan Sun, Cheng Yang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本研究提出GAS框架，将视觉生成作为辅助监督，通过解耦MoT架构的NEP实现零推理开销，提升了多模态理解尤其是感知与空间理解能力。

Generative Video Compression Based on Hierarchical Referencing

基于分层参考的生成式视频压缩

Daowen Li, Ding Ding, Zifu Zhang, Kai Li, Ying Chen

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出基于分层参考的生成式视频压缩方法GVCHR，通过分层结构优化潜在编码与生成重建，在多个基准数据集上较现有最优方法实现LPIPS和DISTS指标下50.5%、54.0%的BD-rate增益，视觉质量显著提升。

Bridging Event Streams and DiT: Event-Guided Video Frame Interpolation

连接事件流与DiT：事件引导的视频帧插值

Guixu Lin, Yuyang Yu, Xiang Ji, Linyao Chen, Zhengwei Yin, Mengshun Hu, Mingdeng Cao, Shengfeng He, Yinqiang Zheng

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于适配器的框架，将事件衍生提示融入预训练图像转视频扩散模型，利用IWEs与双向稀疏光流引导生成，提升视频帧插值质量，效果优于现有SOTA方法。

Comments https://joseph-lin-tech.github.io/BridgeEventDiT-VFI/

Adaptive Volumetric Parameterization of Simply Connected 3-Manifolds with Applications

单连通三维流形的自适应体积参数化及应用

Zhiyuan Lyu, Qiguang Chen, Lok Ming Lui, Gary P. T. Choi

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

AI总结 本文针对现有体积参数化方法不匹配三维流形形状导致畸变的问题，提出自适应体积参数化框架，含三类目标域设置与三步算法，可应用于多分辨率重网格化等任务，验证了其有效性。

3D Scene Generation: A Survey

3D场景生成：一项综述

Haozhe Xie, Beichen Wen, Zhaoxi Chen, Fangzhou Hong, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学S实验室） 纠错

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

AI总结 本综述系统梳理3D场景生成的四大范式方法，分析其技术基础与挑战，展望物理感知生成等方向，为该领域发展提供参考。

Comments Accepted by IJCV. Project Page: https://github.com/hzxie/Awesome-3D-Scene-Generation

Rethinking Language Model-Based Generative Speech Enhancement in the Latent Space of a Neural Audio Codec

在神经音频编解码器的隐空间中重新思考基于语言模型的生成式语音增强

Yihui Fu, Zhengyang Li, Tim Fingscheidt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出涵盖六种基于LM的生成式SE范式的统一框架，对比其性能并提出辅助损失微调策略，发现连续域范式优于离散域，CNAR效果最佳且微调策略可提升多指标。

Comments Accepted at IWAENC 2026

Luna-TTS Family Technical Report

Luna-TTS 系列技术报告

Feng Yin, Shuai Shi, Junjie Zheng, Kechenying Zhou, Yiqiu Wang, Chenyang He, Qiuhua Jiang, Mengxiao Bi, Yanmin Qian, Mingxin Chen, Xun Gong, Tianteng Gu, Bing Han, Peng Jiang, Chenda Li, Haiyang Sun, Han Wang, Wei Wang, Yi Wang, Leying Zhang, Wangyou Zhang, Chushu Zhou

机构 * VUI Labs Research（VUI实验室研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出基于扩散语言模型的 Luna-TTS 系列 TTS 系统，含非自回归与实时自回归变体，在多数据集上的语音识别、相似度及情感控制等指标优于对比系统。

When should one stop the most exciting game? Sequential Inference for win-martingales

何时应停止最激动人心的游戏？赢鞅的序贯推断

Steven Campbell, Karl Kristian Engelund

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对赢鞅的最优停止问题，构建了通用决策理论框架，推导了其解的完整自由边界刻画等结果，可用于预测市场等场景中决策时机的确定。

Comments 52 pages, 3 figures

Variational Principles and Rearrangement Inequalities for asymmetric Operators on Periodic Lattices

周期格上非对称算子的变分原理与重排不等式

Xing Liang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对周期格上非对称二阶差分算子的主特征值，建立变分公式与重排不等式，推导相关校正子性质，在一维情形下得到可最大化倾斜主特征值的钟形循环重排。

Sharp logarithmic corrections for a strong-weak Lotka-Volterra competition system

强弱Lotka-Volterra竞争系统的尖锐对数修正

Hongjun Guo, Dongyuan Xiao, Maolin Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究针对一维强弱Lotka-Volterra竞争扩散系统，通过转化为等价合作抛物系统建立动边界比较原理，推导了较强物种最右侧水平集的尖锐对数渐近展开，分类出五种长时间动力学 regime，捕捉了波剖面的细微相位偏移。

Nonlinear parabolic characterizations of stochastic completeness at infinity on weighted graphs

加权图上无穷远处随机完备性的非线性抛物型刻画

Davide Bianchi, Bobo Hua, Alberto G. Setti, Radosław K. Wojciechowski

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对加权图，通过非线性抛物型方程建立了无穷远处随机完备性的刻画，推导了对应质量平衡关系，还验证了特殊情形下与经典随机完备性的关联。

Predict-then-Optimize Framework for Public Transport Line Redesign under Fluctuating Traffic Conditions

波动交通条件下的公共交通线路重设计的“先预测后优化”框架

Zihao Guo, Andrea Araldo, Faycal Touzout, Mounim El-Yacoubi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对交通波动下公共交通性能下降问题，提出基于NSGA-III的先预测后优化线路重设计框架，在保留高线路重叠度的同时提升用户性能、降低运营成本并保持连通性，推动公共交通从静态规划转向自适应设计。

FarSky: Task-Aware Latent-Space Coupling for Generative Intra-Hour Solar Forecasting

FarSky：面向生成式小时级内太阳能预测的任务感知隐空间耦合方法

Yann Fabel, Bijan Nouri, Milon Miah, Niklas Blum, Luis F. Zarzalejo, Julia Kowalski, Robert Pitz-Paal

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出FarSky生成式预测框架，结合任务感知隐空间耦合与隐扩散模型，在太阳辐照度预测中实现最优确定性及概率性能，斜坡事件检测F1超60%，预测技能最高提升11个百分点。

DLESyM-Ocean: A Deep Learning Probabilistic Global Model for Simulating Present-Day Upper Ocean and Sea Ice

DLESyM-Ocean：一种用于模拟当前上层海洋与海冰的深度学习概率全球模型

Zachary I Espinosa, Nathaniel Cresswell-Clay, William Yik, Cecilia M. Bitz, Edward Blanchard-Wrigglesworth, Peter Harrington, David Pruitt, Michael S. Pritchard, Dale R. Durran

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究人员提出深度学习地球系统模型DLESyM-Ocean，采用patch能量评分损失训练，可模拟当前全球海冰与上层海洋，经多案例验证具稳定性与技巧性，计算效率高，有望用于次季节到季节预报。

Comments 35 pages, 21 figures

Analytic Bridge Diffusions for Controlled Path Generation

用于受控路径生成的解析桥扩散方法

Michael Chertkov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出可解析求解的LQ-GM-PID模型，将桥扩散转化为路径塑形的解析可控实验室，在多类路径生成任务中验证其有效性，可作为测试相关方法的参考模型。

Comments 62 pages, 13 figures

Empowering Credit Risk Detection in Weixin Pay with Billion-Scale Deep Graph Learning

基于十亿级深度图学习增强微信支付的信用风险检测

Xin Liu, Xiyuan Chen, Chenglong Wu, Xuan Zong, Jun Zhou, Dawei Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Tencent Inc.（腾讯公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对微信支付十亿级用户信用风险检测需求，提出风险感知重叠子图学习框架，解决工业级GNN拓扑完整性损失问题，实验显示其性能优于现有策略。

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26), pp. 7679-7690, 2026

Structural and physical properties of gyromorphs and disordered stealthy hyperuniform media

Gyromorphs与无序隐身超均匀介质的结构与物理性质

Murray Skolnick, Riccardo Franchi, Luca Dal Negro, Paul J. Steinhardt, Salvatore Torquato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文证明gyromorphs实际上属于最弱超均匀性（III类），其物理性能（如光子带隙、透明度等）相比最强超均匀性（I类）的隐身超均匀介质有所退化，并通过谱格林矩阵方法验证了这一点。