图像生成

Instruction-Based Video Editing by Repurposing an Image Editing Model

Qwen-Video-Edit：通过复用图像编辑模型实现基于指令的视频编辑

Yunpeng Bai, Yossi Gandelsman, Michaël Gharbi, Qixing Huang

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Reve（Reve公司） 纠错

专题命中 图像编辑 ：image editing(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究提出Qwen-Video-Edit，通过复用Qwen-Image-Edit图像编辑模型，经少量适配实现基于指令的视频编辑，证明图像编辑先验可迁移至视频编辑任务。

Comments Project Page: this https URL (https://yunpeng1998.github.io/Qwen-Video-Edit-Page) Code: this https URL (https://github.com/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit) Model: this https URL (https://huggingface.co/yunpeng1998/Qwen-Video-Edit)

Exploring the Performance Frontier of Compact Unified Image Generation Models

Swift-Image：探索紧凑统一图像生成模型的性能前沿

Taihang Hu, Zhao Wang, Zuan Gao, Tao Liu, Hao Yan, Zhengze Xu, Yuhang Yu, Yongchao Du, Xingjian Wang, Jun Zheng, Qinye Zhou, Yaqi Cai, Zhengrui Chen, Chao Lin, Yefeng Shen, Yuan Wang, Zhengtao Wu, Ge Wu, Xiaoli Xu, Denghui Yang, Huayu Zhang, Mingzhou Zhang, Mengting Chen

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

AI总结 本研究提出紧凑统一图像生成模型Swift-Image，采用6B单流DiT等技术，实现领先综合性能，压缩后3B模型无明显损失，还总结了相关实用经验。

Comments 28 pages, 11 figures

Block3D: Efficient Text-to-3D Generation via Block-Wise Diffusion

Block3D：基于分块扩散的高效文本到3D生成

Bowen Cui, Weijie Wang, Zeyu Zhang, Yefei He, Mingda Lin, Haoyu Zhao, Yuanyu He, Donny Y. Chen, Feng Chen, Bohan Zhuang

机构 * ZipLab, Zhejiang University（浙江大学ZipLab） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Wuhan University（武汉大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 针对文本到3D生成成本高的问题，提出Block3D分块扩散框架，通过分块生成、联合去噪及置信度引导的块内修正，在保持几何保真度的同时实现5.15倍的速度提升。

Comments Code is not ready for publication

Quasiparticle Diffusion for the Toda Fluid in Equilibrium

平衡态Toda流体中的准粒子扩散

Seema Chahal, Alberto Brollo, Indranil Mukherjee, Abhishek Dhar, Anupam Kundu, Herbert Spohn

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对Toda流体，提出基于Lax矩阵特征向量追踪准粒子轨迹的数值方案，数值验证了准粒子的布朗运动，并计算了扩散常数，与TBA预测吻合。

Comments 25 pages+ Appendices, 14 figures

Chatterbox-Flash: Prior-Calibrated Block Diffusion for Streaming Zero-Shot TTS

Chatterbox-Flash: 用于流式零样本TTS的先验校准块扩散

Deokjin Seo, Gangin Park, Kihyun Nam

机构 * Resemble AI ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出Chatterbox-Flash，通过将预训练自回归TTS解码器微调为块扩散解码器，实现块内并行生成与块间流式推理，并引入先验校准评分和早期解码调度解决长尾分布导致的生成质量下降问题。

Comments 8 pages, 4 figures, 9 tables

Anisotropic Defect Diffusion in Layered CsPbBr$_\mathrm{x}$I$_\mathrm{3-x}$ Perovskites

层状CsPbBr$_\mathrm{x}$I$_\mathrm{3-x}$钙钛矿中各向异性缺陷扩散

Konrad Wilke, Mike Pols, Titus S. van Erp, Geert Brocks, Shuxia Tao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究通过分子动力学模拟探讨层状CsPbBr$_\mathrm{x}$I$_\mathrm{3-x}$钙钛矿中缺陷扩散的各向异性，揭示层状卤素排列对材料稳定性及缺陷迁移的调控作用。

Efficient Self-Evaluation for Diffusion Language Models via Sequence Regeneration

通过序列再生实现扩散语言模型的高效自评

Linhao Zhong, Linyu Wu, Wen Wang, Yuling Xi, Chenchen Jing, Jiaheng Zhang, Hao Chen, Chunhua Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DiSE方法，通过序列再生概率实现扩散语言模型的高效自评，提升质量评估的效率和可靠性。

Comments accepted to ACL 2026 Main

The Global Diffusion Limit for the Space Dependent Variable-Order Time-Fractional Diffusion Equation

依赖空间的变阶时间分数阶扩散方程的全局扩散极限

Christopher N. Angstmann, Daniel S. Han, Bruce I. Henry, Boris Z. Huang, Zhuang Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出了收敛到依赖空间的变阶时间分数阶扩散方程的连续与离散时间随机游走模型，为该方程提供了 underlying 随机游走及数值求解方法，助力空间非均匀介质扩散模型的开发与验证。

Existence and Smoothing for a Nondivergence-Form Degenerate Diffusion from Plasma-Wave Theory

等离子体不稳定性理论中退化扩散的存在性与光滑化效应

William Porteous, Irene M. Gamba, Kun Huang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title)

AI总结 针对半线上由等离子体波准线性理论导出的退化抛物方程，在加权L^p初值和有界强迫项下证明弱解的存在性，并利用Bénilan-Crandall不等式揭示解的正时间光滑化机制，包括空间Hölder连续性和局部Lipschitz性。

A continually expandable foundation model for brain MRI

可持续扩展的脑MRI基础模型

Michail Mamalakis, Carmen Jimenez-Mesa, Yonghao Li, Hao Chen, Chao Li, Antonios Mamalakis, John Suckling, Richard Bethlehem, Stephen J. Price, Richard J. Gilbertson, Pietro Lio

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Málaga（马拉加大学） 纠错

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

AI总结 本文提出可扩展的Alcmaeon脑MRI基础模型，结合体积编码、潜在扩散生成与Graph-Blueprint Pruning，在跨临床领域扩展时遗忘程度更低，可支持多种任务，为持续发展的脑MRI基础模型提供了可行方向。

MeshFlow: Mesh Generation with Equivariant Flow Matching

MeshFlow: 基于等变流匹配的网格生成

Qi Sun, Kiyohiro Nakayama, Jing Nathan Yan, Qixing Huang, Alexander Rush, Leonidas Guibas, Gordon Wetzstein, Jing Liao, Guandao Yang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； The University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出MeshFlow，利用等变最优传输流匹配模型直接生成三角网格，避免序列化，通过改进扩散变压器架构实现等变性，推理速度提升约18倍。

Comments SIGGRAPH 2026

RecGen3D: Reconstruction-Guided 3D Generation in a Shared Canonical Space

UniRecGen：统一多视图3D重建与生成

Zhisheng Huang, Jiahao Chen, Cheng Lin, Chenyu Hu, Hanzhuo Huang, Zhengming Yu, Mengfei Li, Yuheng Liu, Zekai Gu, Zibo Zhao, Yuan Liu, Xin Li, Wenping Wang

机构 * Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California, Irvine（加利福尼亚大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 UniRecGen融合了高效重建与生成模型，通过共享空间协作学习提升多视图3D模型的完整性和一致性，实验显示其在稀疏观测下生成更精确稳定的3D模型。

Comments Accepted to SIGGRAPH Asia 2026 (Conference Papers). 21 pages including supplementary material. Code: this https URL (https://github.com/zsh523/RecGen3D)

Imaginary time evolution of a quantum system through analytic continuation from real-time quantum simulation

通过从实时量子模拟进行解析延拓实现量子系统的虚时演化

Peng Guo, Anto Shibu, Joshua Lin, Yong Zhao

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本研究提出一种通过对测得的实时关联函数进行解析延拓来获取一般量子哈密顿量虚时演化的算法，并在IBM量子硬件上通过实例验证了该方法的有效性。

Comments some reference link errors are fixed

Lions' Maximal Regularity Problem for Divergence-Form Differential Operators: Failure at the $\frac{1}{2}$-Hölder Endpoint

散度型微分算子的Lions极大正则性问题：在1/2-Hölder端点处失效

Lukas Niebel

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对散度型微分算子的Lions极大正则性问题，构造出1/2-Hölder端点处的反例，证明仅该连续性不蕴含极大L²正则性，且可推广到高维有界区域。

Comments Added one reference and two remarks. No changes to the proofs

Phase-field modeling of TiO2 nanocarving via reaction with hydrogen-bearing gas

通过与含氢气体反应对TiO2进行纳米雕刻的相场模拟

Alireza Seifi, Sheikh Akbar, Yanzhou Ji

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究通过建立二维相场模型，探讨TiO2纳米雕刻中形态演变，纳入多种因素，经模拟明确各向异性因素作用，确定反应速率各向异性为主导，还探索晶粒取向差角影响，为微观结构演变及控制提供见解和指导。

Memory Retention and the Classification of Renormalization-Group Fixed Points in Self-Similar Dynamics

自相似扩散中初始条件的记忆：重整化群视角

Ko Okumura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究自相似扩散中初始条件的记忆，利用统一重整化群框架，通过修正密度依赖扩散模型揭示标度结构，初始条件信息渐近相关，Barenblatt方程是特例，为普遍性和反常标度提供新视角。

Comments 12 pages, no figures

Spreading and rupture dynamics of soluble surfactant-laden thin film flow down a slippery incline in presence of external shear

在外部剪切作用下，含可溶性表面活性剂的薄膜在光滑斜坡上流动的扩展与破裂动力学

Dipankar Paul, Harekrushna Behera

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究含可溶性表面活性剂薄膜在光滑斜坡流动时的扩展与破裂动力学，用润滑近似法推导方程，考虑吸附动力学速率的快速和慢速情况，分析外部剪切力等因素对薄膜厚度及破裂的影响，揭示相关作用机制及滑移参数的双重效应。

Comments 28 pages, 71 figures, comments are welcome

Predictive Renormalization-Group Theory of Universality Classes in Nonlinear Systems

非线性系统中普适类的预测重整化群理论

Ko Okumura

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 该研究针对非线性系统普适性问题，开发重整化群框架，通过标度不变性和消除无关结构确定普适类，适用于多种动力学情况，能再现标度行为并预测方程族，为非线性系统普适性提供统一视角，揭示其源于与临界现象相同的基本原理。

Comments 14 pages, 3 figures

Towards Automated Discovery: A Review of Generative Models, Multimodal Learning and Closed-Loop Workflows in Inverse Materials Design

迈向自动发现：逆向材料设计中生成模型、多模态学习与闭环工作流综述

Anand Babu, Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese

机构 * Institute of Condensed Matter and Nanosciences, Université Catholique de Louvain（凝聚态与纳米科学研究所，比利时列日-努瓦尔桑大学） ； WEL Research Institute（WEL研究机构） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文综述了逆向材料设计中生成晶体结构建模、多模态学习和闭环设计管道的最新进展，重点讨论了可行性约束与物理先验的施加方式、多模态融合策略以及多种逆向设计策略（如条件生成与潜在优化、贝叶斯优化、强化学习和主动学习），并指出了常见失败模式及基于分阶段报告的评估实践。

Identification for Inverse Gaussian Channels

逆高斯信道的识别问题

Mohammad Javad Salariseddigh, Christian Deppe

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究逆高斯信道的识别容量上下界，分析确定性编码方案在峰值时间约束下的渐进行为，发现满足弱正则性条件时，识别容量随码字长度呈超指数增长。

Comments 18 pages, 2 figures; the converse proof has been extended to hold without restrictive noise assumptions

Navier-Stokes-Cahn-Hilliard system in a $3$D perforated domain with free slip and source term: Existence and homogenization

三维穿孔区域中具有自由滑移和源项的Navier-Stokes-Cahn-Hilliard系统：存在性与均匀化

Amartya Chakrabortty, Haradhan Dutta, Hari Shankar Mahato

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 研究周期性穿孔多孔介质中二元不可压缩混合物的扩散界面模型，证明微观NSCH系统弱解的存在性，并通过均匀化得到两种宏观模型：无毛细力时解耦为线性Stokes和Cahn-Hilliard系统；平衡时得到耦合的Navier-Stokes-Cahn-Hilliard系统。

Comments 35 pages

Update-Free On-Policy Steering via Verifiers

基于验证器的免更新在线策略引导

Maria Attarian, Ian Vyse, Jasper Gerigk, Evgenii Opryshko, Yifan Ruan, Anas Almasri, Sumeet Singh, Yilun Du, Igor Gilitschenski, Claas Voelcker

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； UTAustin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出UF-OPS方法，利用策略评估中的验证器函数引导基础策略选择高成功概率动作，无需更新参数即可提升黑箱扩散策略性能，在5个真实任务中平均成功率提升49%。

Comments 11 pages, 5 figures

Radiation GRMHD Models of Accretion onto Stellar-Mass Black Holes: III. Near-Eddington Accretion

辐射GRMHD模型中的恒星质量黑洞吸积：III. 近爱丁顿吸积

Lizhong Zhang, James M. Stone, Shane W. Davis, Yan-Fei Jiang, Patrick D. Mullen, Christopher J. White

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 通过求解包含完整辐射输运的GRMHD方程，研究了四个近爱丁顿黑洞吸积模型，揭示了磁场拓扑和黑洞自旋对吸积盘结构及喷流的影响。

Comments 29 pages, 24 figures, 3 tables, accepted for publication in ApJ

Infinite-dimensional generative diffusions via Doob's h-transform

通过Doob的h变换构建无限维生成扩散

Thorben Pieper-Sethmacher, Daniel Paulin

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院，南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文通过Doob的h变换在无限维中构建生成扩散模型，通过测度变换推动扩散过程，实现了更灵活的模型构建，并在合成和真实数据上验证了方法有效性。

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

Stability of propagating terraces in spatially periodic multistable equations in $\mathbb{R}^N$

$\boldsymbol{\text{R}}^N$ 中空间周期多稳态方程中传播台阶的稳定性

Thomas Giletti, Luca Rossi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文研究 $\boldsymbol{\text{R}}^N$ 中空间周期多稳态反应扩散方程解的长时间行为，证明传播台阶的唯一性，揭示其速度决定柯西问题解的扩展速度，并指出其速度 Wulff 形状可能非光滑。

Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving

驾驶用DINO：作为自动驾驶仿真到现实生成的统一桥梁的视觉基础特征

Xuyang Chen, Conglang Zhang, Chuanheng Fu, Zihao Yang, Kaixuan Zhou, Yizhi Zhang, Yanfeng Zhang, Mingwei Sun, Zhen Dong, Xiaoxiao Long, Zengmao Wang, Liqiu Meng

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center（华为希利伯特研究中心） ； Huawei Riemann Lab（华为里曼实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 可控生成 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DwD通过利用视觉基础模块特征作为统一桥梁，解决自动驾驶仿真到现实生成中的现实性与真实性困境，提升控制精度与时间稳定性。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Audio Inpainting in Time-Frequency Domain with Phase-Aware Prior

时频域中具有相位意识先验的音频修补

Peter Balušík, Pavel Rajmic

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于相位意识先验的时频域音频修补方法，通过优化算法提升重建质量并降低计算成本，优于现有深度神经网络和自回归方法。

Comments submitted to IEEE for review

TRACE-Memory: Public-Conditioned Retrieval and Utility-Aware Evidence Admission for Personalized Generation

TRACE-Memory：用于个性化生成的公共条件检索与效用感知证据接纳

Jing Wang, Zhu Wang, Yifan Guo, Yulong Yang, Yunji Liang

专题命中 个性化与一致性 ：personalized generation(title,abstract)

AI总结 该研究针对个性化生成系统中记忆使用的效用问题，提出TRACE-Memory两阶段框架，经多阶段训练后在三类数据集的4500个任务上表现优于多种记忆使用方法，支持选择性个性化。

Comments 9 pages, 4 figures, and 6 tables. Submitted to the 41st AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2027)

Prompt2Effect: Training-Free Image-to-Video Model Specialization via LoRA Generation

Prompt2Effect: 通过LoRA生成实现免训练图像到视频模型特化

Xiaomeng Yang, Yanyu Li, Gordon Guocheng Qian, Ivan Skorokhodov, Viacheslav Ivanov, Avalon Vinella, Xuan Zhang, Yanzhi Wang, Sergey Tulyakov, Anil Kag

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 提出Prompt2Effect，一种权重驱动超网络，通过单次前向传播直接合成效果特定的LoRA权重，无需训练，在保持视频质量的同时将计算成本从56 GPU小时降至3.3秒。

Comments Accepted to ECCV 2026, project page: this https URL (https://xiaomeng-yang.github.io/Prompt2Effect)

Reaction-boundary variance and adjoint-consistent local-volatility projection

反应边界方差与伴随一致的局部波动率投影

Chris Angstmann, Tim Gebbie

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(abstract)

AI总结 推导潜在订单簿反应边界的运行时间方差核，分离日历时间波动率模型中常合并的三个对象，给出确定性活动时钟的局部波动率投影，指出伴随一致性是对运行到日历时间投影的现实约束。

Comments 13 pages, 12 figures, 1 table; expanded reaction-boundary volatility-surface analysis, clarified adjoint-consistency and clock-projection conditions, and minor reference corrections; Code reproducibility see: this https URL (https://github.com/timgebbie/reaction-boundary-vol-surface-reproducibility)