图像生成

CoCA: Step-level Reward for Free in RL-based T2I Diffusion Model Fine-tuning

CoCA：基于强化学习的文本到图像（T2I）扩散模型微调中的免费步骤级奖励

Xinyao Liao, Wei Wei, Xiaoye Qu, Qiyuan He, Angela Yao, Yu Cheng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 文生图 ：diffusion(title,abstract)；text-to-image(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对RL驱动T2I扩散模型微调的奖励稀疏问题，提出CoCA信用分配框架，通过余弦相似度变化分配密集奖励，提升样本效率与泛化性且不损害原最优策略。

Debiasing Text-to-Image Evaluation via Implicit Cultural Alignment Reward Modeling

通过隐式文化对齐奖励建模消除文本到图像评估中的偏差

Bo-An Chang, Yu-Chih Chen

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 文生图 ：text-to-image(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.MM

AI总结 研究文本到图像评估中文化真实性问题，提出基于轻量级多模态大语言模型构建的隐式文化对齐奖励模型，集成隐式文化探测器与跳跃连接交叉注意力机制，实验证明该模型准确率高、速度快，能为偏好优化管道提供有效信号。

Comments 16 pages, 2 figures, ECCV 2026 Workshop FAILED

Learning Discrete Decisions for MIPs with Constraint-Aware Diffusion

基于约束感知扩散的混合整数规划离散决策学习

Vincenzo Di Vito, Mehdi Taghizadeh, Deepjyoti Deka, Kaarthik Sundar, Ferdinando Fioretto

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,summary_cn)

AI总结 该研究提出Constrained Graph Diffusion（CGD）框架，结合图扩散模型与可行性投影算子求解混合整数规划，在两类任务上较基线方法提升可行性与质量，且最高加速425倍。

Latent Reward Registers for Diffusion Preference Alignment

用于扩散偏好对齐的潜在奖励寄存器

Yuanshen Guan, Zipeng Feng, Chengru Song, Zhiwei Xiong, Peiqin Sun

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

AI总结 针对扩散模型偏好对齐的时间信用分配挑战，提出Latent Reward Registers机制，结合RG-OPD和RGS策略，在高噪声下实现最优性能且大幅降低计算成本。

Concept Unlearning by Modeling Key Steps of Diffusion Process

通过建模扩散过程关键步骤实现的概念遗忘

Chaoshuo Zhang, Chenhao Lin, Zhengyu Zhao, Le Yang, Qian Wang, Chao Shen

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（网络安全科学与工程学院，西安交通大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到图像扩散模型概念遗忘时的灾难性遗忘问题，提出KSCU方法，通过动态隔离优化至概念特定活跃区域，实现了更优的概念擦除与效用保留权衡，在多类任务中性能领先。

Comments Accepted by T-IFS

BAG: Budget-Aware Gating for Diffusion Caching

BAG：面向扩散缓存的预算感知门控机制

Tong Zhao, Mingkun Lei, Yucheng Han, Chi Zhang

机构 * Westlake AGI Lab（西湖AGI实验室） 纠错

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

AI总结 提出BAG（预算感知门控机制），通过离线到在线调度蒸馏训练轻量门控网络，在FLUX.1-dev和Wan2.1上实现优于现有最优缓存方法的性能。

Comments 23 pages, 13 figures, and 14 tables. Code Link: see AGI-Lab/BAG" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/Westlake-AGI-Lab/BAG

EchoChange: A Diffusion Language Model with Dual Pass Remasking for Factual Remote Sensing Disaster Change Captioning

EchoChange：用于事实性遥感灾害变化描述的双遍重掩蔽扩散语言模型

Dongwei Sun, Bowen Yao, Yujie Zhang, Pei Liu, Jing Yao, Xiangyong Cao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有遥感灾害变化描述方法的级联事实错误问题，提出EchoChange扩散语言模型，经实验在RSCC基准上优于各类基线

Propagation-Window Bounds in Degenerate Plant-Consumer Reaction-Diffusion Systems

退化植物-消费者反应扩散系统中的传播窗口边界

Chiun-Chuan Chen, Ting-Yang Hsiao, Li-Chang Hung, Haoyuan Li, Shun-Chieh Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究高维植物-消费者反应扩散系统中行波，基于新混合下解构造证明特定条件下速度集合关系，通过多种论证得出行波存在性及速度上下界，还通过双物种系统构造明确波表明sC^ex非最大波速。

Comments 32 pages; fixed minor typos

High-order complete flux schemes for convection-diffusion equations on arbitrary subdivisions

对流扩散方程在任意细分上的高阶完全通量格式

Wenyu Lei, Liwei Xu, Peng Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究对流扩散方程在任意网格的高阶格式，通过推导精确法向通量构建完全通量有限体积法，对任意多项式次数离散空间有效，在不同空间有良好表现，数值实验验证了方法的稳健性与最优精度。

Comments 25 pages

Identifying Non-Ideal Reaction-Diffusion Systems Unable to Maintain Diffusion Out-of-Equilibrium

识别无法维持扩散非平衡态的非理想反应扩散系统

Francesco Avanzini, Timur Aslyamov, Massimiliano Esposito

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究非理想反应扩散系统中扩散何时平衡，基于构建动力学势开发通用方法，推广相关成果，表明在化学反应网络为伪详细平衡或复杂平衡的系统中扩散会平衡，揭示反应通量约束源于两类网络不同化学计量性质。

Contextual Cellular Growth (ConCeG) of neural cells for realistic grey matter tissue generation for diffusion MRI simulations

用于扩散MRI模拟的真实灰质组织生成的神经细胞上下文细胞生长 (ConCeG)

Charlie Aird-Rossiter, Kadir Şimşek, Maëliss Jallais, Derek K. Jones, Lida Kanari, Marco Palombo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对灰质扩散MRI信号解释难题，引入ConCeG框架，结合拓扑神经元合成与空间约束生长网络，依真实神经胶质形态生成细胞构建三维多细胞灰质基质，经验证可用于扩散MRI模拟。

Duality and Policy Evaluation in Distributionally Robust Bayesian Diffusion Control

分布鲁棒贝叶斯扩散控制中的对偶性与政策评估

Jose Blanchet, Jiayi Cheng, Yuewei Ling, Hao Liu, Yang Liu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出分布鲁棒贝叶斯控制方法，通过强对偶性结果解决参数不确定性下的策略评估与学习问题，提升鲁棒性和效率。

Learning to outgrow the competition: reaction-diffusion systems that adapt to time-dependent environments

在反应-扩散模型中适应时间变化的环境

Olivier Rivoire, Guy Bunin

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究通过反应-扩散模型探讨了时间变化环境下的适应机制，揭示了适应性通过环境暴露、空间相互作用和教师引导学习等机制实现的过程。

READ: A Retrieval-Alignment Diffusion Framework for Structure-based Drug Design

READ：一种用于基于结构的药物设计的检索-对齐扩散框架

Dong Xu, Zhangfan Yang, Junchuang Cai, Sisi Yuan, Zexuan Zhu, Jianqiang Li, Junkai Ji

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Shenzhen University（深圳大学） ； National Engineering Laboratory for Big Data System Computing Technology（大数据系统计算技术国家工程实验室） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； University of Nottingham Ningbo（诺丁汉大学宁波校区） ； Department of Computing（计算学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有SBDD模型忽略蛋白-配体复合物相似性及数据有限的问题，提出READ检索-对齐扩散框架，在标准化对接评估中表现优于现有方法，为早期药物计算命中物生成提供实用框架。

Comments 15 pages, 8 figures. Supplementary material is included as an ancillary file. Accepted for publication in IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics

Journal ref IEEE Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, pp. 1-15, 2026

Spatially-Grounded Text-to-Video Generation via Inference-Time Gradient-Free Optimization

基于推理时无梯度优化的空间接地文本到视频生成

Guillaume Jeanneret, Mathis Koroglu, Hugo Caselles-Dupré, Arnaud Dapogny, Matthieu Cord

机构 * ISIR - Sorbonne Université（ISIR - 索邦大学） ； Obvious Research 纠错

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

AI总结 针对文本到视频生成的空间可控性挑战，提出无训练无梯度的GATO-Vid方法，通过解析求解交叉注意力分数实现精确空间引导，在提升定位精度的同时降低计算开销。

Comments Camera Ready Version

$μ$Flow: Leveraging Average Images for Improving Generalisation of Deepfake Faces Detectors

$μ$Flow：利用平均图像提升深度伪造人脸检测器的泛化能力

Orazio Pontorno, Mattia Litrico, Luca Guarnera, Mario Valerio Giuffrida, Sebastiano Battiato

机构 * University of Catania（卡塔尼亚大学） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） 纠错

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

AI总结 提出仅用真实图像训练的单类深度伪造检测器$μ$Flow，通过平均图像放大生成痕迹并利用归一化流对齐特征分布，实现跨生成器类别的高泛化性能。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026

InfiniVerse: Occupancy Guided Unbounded Scene Generation for Autonomous Driving

InfiniVerse: 面向自动驾驶的占用引导无界场景生成

Xiaoyu Ye, Leheng Li, Xinyu Ji, Yingjie Cai, Hongda He, Xu Yan, Guanyi Zhao, Ying-Cong Chen, Bingbing Liu, Shuguang Cui, Zhen Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 提出InfiniVerse统一框架，通过3D占用表示和视频扩散模型实现从单帧到长距离、2D-3D对齐的动态城市场景可控生成，在Waymo和nuScenes上达到SOTA。

Comments Paper accepted as poster at ECCV workshop SPAD

An InSAR Phase Unwrapping Framework for Large-scale and Complex Events

一种用于大规模和复杂事件的InSAR相位解包裹框架

Yijia Song, Juliet Biggs, Alin Achim, Robert Popescu, Simon Orrego, Nantheera Anantrasirichai

机构 * Visual Information Laboratory, School of Computer Science, University of Bristol, UK（布里斯托尔大学计算机科学学院视觉信息实验室） ； COMET, School of Earth Sciences, University of Bristol, UK（布里斯托尔大学地球科学学院COMET中心） ； COMET, School of Computer Science, University of Bristol, UK（布里斯托尔大学计算机科学学院COMET中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于扩散模型的相位解包裹框架，用于处理大规模干涉图并解决由变形引起的相位不连续性，实验表明其在近地表变形场景中有效。

Parity Floors in Quantum Denoisers: A Closed-Form Benchmark for Fixed-Map Denoising Networks

量子去噪器中的奇偶基底：固定映射去噪网络的闭式基准

Jaeuk Kim

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究提出CoupledPhaseTexture基准，证明深度1的RY+CNOT+Pauli-Z去噪网络存在奇偶基底，揭示奇偶性是限制固定量子特征映射去噪器性能的关键结构约束。

Comments 12 pages, 1 figure, 11 tables

Many-Body Destabilization of Intermediate Oxygen-Hole States

中间氧空穴态的多体失稳

Anirudh Adavi, Kayahan Saritas, Ming Lei, Das Pemmaraju, Paul R. C. Kent, Iwnetim I. Abate

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文采用扩散量子蒙特卡罗方法研究层状Na₂₋ₓMn₃O₇中氧空穴态，发现杂化泛函对能量排序的预测失效，局域氧极化子为更低能态，该体系可作为氧空穴极化子的严格基准。

Hyper-reduction methods for accelerating nonlinear finite element simulations: open source implementation and reproducible benchmarks

超减缩方法用于加速非线性有限元模拟：开源实现和可重复基准测试

Axel Larsson, Minji Kim, Chris Vales, Sigrid Adriaenssens, Dylan Matthew Copeland, Youngsoo Choi, Siu Wun Cheung

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究了超减缩方法在非线性有限元模拟中的应用，通过开源工具评估了不同方法的准确性和效率，揭示了问题特性和时间积分方法对性能的影响。

Generative Modeling with Bayesian Sample Inference

基于贝叶斯采样推断的生成建模

Marten Lienen, Marcel Kollovieh, Stephan Günnemann

机构 * School of Computation, Information ； Technology \& Munich Data Science Institute, Technical University of Munich 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种基于贝叶斯采样推断的生成模型，通过迭代高斯后验推断提升样本质量，并在ImageNet32上优于BFNs和变分扩散模型。

A High-Accuracy Symplectic Scheme for a nonlinear transport problem

非线性输运问题的高精度辛格式

Farjana Siddiqua, Catalin Trenchea

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对可建模色谱法的非齐次边界条件平流-扩散-反应问题，采用辛单步隐式中点法和有限元法，完成稳定性、误差分析及全离散解存在性证明，数值测试验证了理论结果。

Comments 33 pages, 5 Figures, 2 tables

A noise-robust Monte Carlo method for electric field calculations in EMC3

用于EMC3中电场计算的抗噪声蒙特卡罗方法

William De Deyn, Ruben De Wolf, Vince Maes, Giovanni Samaey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文针对EMC3代码电场计算的噪声问题，将蒙特卡罗梯度近似扩展至二维，提出抗噪声电场计算方法，经数值实验验证其方差增长慢于有限差分，为EMC3电场求解提供概念验证。

SALSA-V: Shortcut-Augmented Long-form Synchronized Audio from Videos

SALSA-V：基于视频的捷径增强式长同步音频生成模型

Amir Dellali, Luca A. Lanzendörfer, Florian Grötschla, Roger Wattenhofer

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 SALSA-V是一种多模态视频转音频生成模型，通过掩码扩散目标和捷径损失实现长音频同步高保真生成，仅需8步采样即可快速生成，性能优于现有SOTA，可用于专业音频合成任务。

Numerical methods for fully nonlinear degenerate diffusions

完全非线性退化扩散的数值方法

Edgard A. Pimentel, Ercília Sousa

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对退化完全非线性椭圆型方程及相关传输型自由边界问题，提出有限差分方法，通过正则化程序克服困难并证明收敛性，经数值实验支撑，方法可扩展至更广泛非变分问题。

Mean-squared displacement and variance for confined Brownian motion

Yi Liao, Xiao-Bo Gong

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

Comments 18 pages, 4 figurea

Asymptotically exact scattering theory of the Kuramoto-Vicsek model

Kuramoto-Vicsek模型的渐近精确散射理论

Thomas Ihle, Horst-Holger Boltz, Rüdiger Kürsten, Benjamin Lindner

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对Kuramoto-Vicsek模型，突破平均场假设，采用单侧分子混沌假设解析计算低密度下粒子散射，其理论结果与模拟吻合，还推导了高密区噪声关联及正对齐强度下的Boltzmann碰撞算子。

Optimal control formulation of transition path problems for Markov Jump Processes

马尔可夫跳跃过程的过渡路径问题的最优控制公式

Yuan Gao, Jian-Guo Liu, Oliver Tse

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究将马尔可夫跳跃过程的过渡路径问题转化为路径空间随机最优控制问题，通过committor函数、Γ-收敛等方法得到最优路径测度与受控过程，为过渡路径问题提供了严格的最优控制框架。

Comments 30 pages

Inpainting physics: self-supervised learning for context-driven fluid simulation

物理修复：用于上下文驱动流体模拟的自监督学习

Jonas Weidner, Yeray Martin-Ruisanchez, Daniel Rueckert, Benedikt Wiestler, Julian Suk

机构 * AI for Image-Guided Diagnosis and Therapy, Technical University of Munich（图像引导诊断与治疗人工智能，慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； AI in Healthcare and Medicine, Technical University of Munich（医疗人工智能，慕尼黑技术大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 提出将稳态CFD推理重构为修复问题，通过自监督学习速度场先验并在推理时施加边界约束，利用局部邻域分词器处理大规模3D网格，在颅内动脉瘤血流动力学中优于监督代理模型。