图像生成

Steering Video Diffusion Transformers with Massive Activations

通过大规模激活引导视频扩散变换器

Xianhang Cheng, Yujian Zheng, Zhenyu Xie, Tingting Liao, Hao Li

机构 * MBZUAI 纠错

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

AI总结 研究视频扩散变换器中大规模激活的作用，提出STAS方法通过引导首帧和边界token的激活值提升视频生成质量与时间一致性。

Ordinal Diffusion Models for Color Fundus Images

序数扩散模型用于彩色视网膜图像

Gustav Schmidt, Philipp Berens, Sarah Müller

机构 * Hertie Institute for AI in Brain Health, University of T\"ubingen, Germany 纠错

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

AI总结 本文提出序数潜在扩散模型，用于生成具有连续严重程度结构的彩色视网膜图像，通过标量疾病表示实现相邻阶段的平滑过渡，提升了生成质量与临床一致性。

Comments MICCAI 2026 accepted manuscript (post-rebuttal)

DiffSwap++: 3D Latent-Controlled Diffusion for Identity-Preserving Face Swapping

DiffSwap++：用于身份保留人脸交换的3D潜在控制扩散模型

Weston Bondurant, Arkaprava Sinha, Hieu Le, Srijan Das, Stephanie Schuckers

机构 * UNC Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出DiffSwap++，一种融入3D人脸潜在特征的扩散人脸交换方法，可在保留源身份的同时维持目标姿态表情，在多数据集实验及评估中性能优于现有方法。

Comments IJCB 2026

StereoDiff: Stereo-Diffusion Synergy for Video Depth Estimation

StereoDiff：用于视频深度估计的立体-扩散协同框架

Haodong Li, Chen Wang, Jiahui Lei, Kostas Daniilidis, Lingjie Liu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 StereoDiff将立体匹配与视频深度扩散协同，针对视频静态和动态区域分别采用对应技术，在真实世界动态视频深度基准上实现了当前最优的零样本估计性能。

Comments We no longer wish this manuscript to stand as an active preprint and will not be maintaining or updating it further; we would prefer it not be cited as current work. It has not been published or accepted at any journal or conference, so the request is not motivated by publication elsewhere. We are requesting a standard withdrawal, not a full removal

Image-Conditional Diffusion Transformer for Underwater Image Enhancement

用于水下图像增强的图像条件扩散Transformer

Xingyang Nie, Caoliang Zhang, Xiaoyu Zhai, Fengzhong Qu, Biao Wang, Huilin Ge

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

AI总结 该研究提出基于图像条件扩散Transformer（ICDT）的水下图像增强方法，以Transformer替换DDPM的U-Net骨干，在水下ImageNet数据集上验证，其最大模型ICDT-XL/2实现了当前最优增强性能。

One Inverse Step is a Convex Program: Bayes-Limit Calibration of Diffusion Inversion

一步逆过程是凸规划：扩散逆过程的贝叶斯极限校准

Gordei Verbii

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出扩散逆过程的一步隐式DDIM步骤对应贝叶斯极限下的凸规划，分析了其解的唯一性、求解器稳定性及几何收敛域，发现训练扩散模型的分数函数违反了相关协方差上限，揭示了模型的固有局限性。

Comments Revised follow-up of "Extracting Local Manifold Geometry from Pretrained Diffusion Models in One Inverse Step" (ICML 2026 Workshop SPIGM)

Arbitrage-Aware Multi-Step Forecasting of Implied Volatility Surfaces: Modelling Surface Trajectories Using Latent Diffusion

考虑套利的隐含波动率曲面多步预测：使用潜在扩散模型对曲面轨迹进行建模

Dominik Manuel Buchegger, Lukas Gonon

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对隐含波动率曲面的多步预测问题，提出条件潜在扩散框架，结合考虑套利的自编码器与扩散模型，在SPX数据集上生成逼真多步场景且点预测性能优于持续性基准。

Adaptive Item-based Collaborative Structures via Noise Rescheduling in Diffusion for Generative Recommendation

基于扩散模型中噪声重调度的自适应基于物品的协同结构用于生成式推荐

Jiaqi Wang, Tianying Liu, Heng Chang, Jihong Guan, Wengen Li, Shuigeng Zhou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有生成式推荐模型未整合物品协同信息的缺陷，提出 ANR-DiffRec 框架，通过引入物品共现矩阵与自适应噪声重调度机制，在多基准测试中优于现有最优模型。

SelFusion: Self-distillation for Diffusion Language Models

SelFusion：面向扩散语言模型的自蒸馏方法

Hyeongsoo Lim, Jinyoung Kim, Eunseo Seo, Minho Jang, Jiwon Yoon

机构 * Chung-Ang University（中央大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对扩散语言模型（DLM）生成质量差的问题，提出无需外部教师模型的自蒸馏框架SelFusion，通过双向蒸馏两种掩码模式实现性能提升，在指令跟随任务中效果优于传统知识蒸馏方法。

Comments Published as a main conference paper at ACL 2026

DIME: Query-Efficient Framework for Membership Inference on Diffusion Models

DIME：针对扩散模型的查询高效成员推断框架

Tue Do, Daniel Alabi

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出理论依据充分、查询高效的DIME框架，可针对扩散模型开展成员推断攻击，在多数据集上的性能优于现有攻击，还提出并评估了对应防御措施。

Change Detection in Probability Flow ODE: Online Testing in Diffusion Latent Spaces

概率流常微分方程中的变化检测：扩散潜在空间中的在线测试

Artem Kraevskiy, Artem Prokhorov

机构 * National Research University Higher School of Economics（国立研究型大学高等经济学院） ； The University of Sydney Business School（悉尼大学商学院） ； CIREQ（蒙特利尔数量经济学研究中心） ； CEBDA（应用经济学与数据分析研究中心） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对序列数据分布偏移检测难题，提出基于概率流常微分方程与最大均值差异的在线检测方法，可检测任意分布偏移且无需参数假设。

CAI-DLLM: Convergence Aware Inference for Diffusion Language Models

CAI-DLLM：面向扩散语言模型的感知收敛推理

Farhana Amin, Sabiha Afroz, Dimitrios S. Nikolopoulos

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 CAI-DLLM 是一种无需训练的扩散语言模型推理方法，通过利用第一步置信度调整解码策略，在多类任务上实现显著推理加速，同时保持较高准确率并降低能耗。

Length-Adaptive Decoding for Masked Diffusion Machine Translation

面向掩码扩散机器翻译的长度自适应解码

Yan Zhan, Mengkai Hou, Wanting Zhang, Zhijun Gao

机构 * Peking University（北京大学） ； BYD Company Limited（比亚迪股份有限公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对掩码扩散机器翻译的长度决策问题，提出无训练的Entropy-Valley长度选择器，在多个翻译方向上显著优于基线，性能接近同数据训练的LLaMA-3-8B自回归模型。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026. 22 pages, 7 figures. Code: this https URL (https://github.com/Entropy-Valley/Entropy-Valley); dataset and model: this https URL (https://huggingface.co/collections/YanZhanPKU/entropy-valley)

Contact-Rich Robotic Manipulation in Construction via Zero-Shot Learning: A Diffusion Policy-Guided Adaptive Control

基于零样本学习的建筑领域接触丰富型机器人操作：扩散策略引导的自适应控制

Roman Ibrahimov (1), Salma Mozaffari (1), Arash Adel (1) ((1) Princeton University)

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出扩散策略与L1启发自适应控制器耦合的框架，实现建筑接触丰富型机器人装配的零样本仿真到真实迁移，在多类任务中取得高成功率，降低真实数据需求，推进多阶段装配自动化。

Provably adaptive sampling with uniform and remasking discrete diffusion models

可证明的均匀与重掩蔽离散扩散模型的自适应采样

Daniil Dmitriev, Zhihan Huang, Yuting Wei

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； the Wharton School（沃顿商学院） ； Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对均匀与重掩蔽离散扩散模型，提出带留一法去噪器的一阶自适应采样器，证明其采样复杂度由目标分布固有依赖结构决定，而非环境维度，实验验证了维度自适应行为。

Comments 37 pages, 4 figures

Posterior Information Dynamics of Diffusion Models for Linear Inverse Problems

线性逆问题扩散模型的后验信息动力学

Xiangming Meng

机构 * ZJU-UIUC Institute, Zhejiang University（浙江大学ZJU-UIUC学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究探究线性逆问题扩散模型的后验信息动力学，通过平滑似然力建立I-MMSE恒等式，经理论推导与实验验证条件作用对信息分配的影响及零空间轨迹特性。

CED-EF: Compressed Exact Diffusion with Error Feedback for Multi-Agent Learning

CED-EF：用于多智能体学习的带误差反馈的压缩精确扩散算法

Sulaiman A. Alghunaim, Kun Yuan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出带误差反馈的压缩精确扩散算法CED-EF，解决多智能体网络压缩通信下的分布式随机优化问题，其收敛率与暂态时间特性优于现有结果，数值实验验证了性能优势。

Diffusion limits of cyclic finite-velocity random motions along vector fields

沿向量场的循环有限速度随机运动的扩散极限

Olga Aryasova, Ilya Pavlyukevich, Yusif Sualah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对受主动粒子模型启发的循环有限速度随机运动，在Kac型标度下证明其弱收敛到多维扩散，揭示循环顺序、动力学类型对扩散极限的影响及几何因素的作用。

Comments 26 pages, 3 figures

Asymptotics of the principal eigenvalue of an elliptic operator on closed and orientable Riemannian manifolds: small diffusion

闭定向黎曼流形上椭圆算子主特征值的渐近性：小扩散

Xin Xu, Kexin Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究闭定向黎曼流形上椭圆算子主特征值在小扩散极限下的渐近性，在Morse函数假设下，确定其极限值由函数临界点及对应黎曼Hessian的相关参数完全刻画。

Comments 22 pages

A diffusion time-changed stochastic SIS epidemic model: well-posedness, long-time behavior, and numerical approximation

Xiaotong Li, Huaqian Zhou, Ruchun Zuo

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Comments 17 pages, 4 figures

Pinchoff by surface diffusion

表面扩散导致的捏裂

Glen Wheeler

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究构造表面扩散流，证明其可驱动光滑闭嵌入环面有限时间内捏裂，刻画了该流的曲率奇点剖面，严格实现了经典锥形相似剖面。

Comments 48 pages, 1 figure

Anomalous diffusion memory factorization: Characteristic timescales and application to inverse problem

反常扩散记忆分解：特征时间尺度及其在逆问题中的应用

William Cvetko, Elena Cherkaev

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对描述复杂介质等中反常扩散的分数阶微分方程，提出解的时空分量分解方法，推导Mittag-Leffler函数特征时间尺度，将其应用于梳状结构热传导逆问题。

Comments 29 pages, 11 figures

Post-diffusion cooling effects on Hall-derived active lithium donor profiles in high-purity germanium

扩散后冷却效应对高纯锗中霍尔法得到的活性锂施主分布的影响

Kunming Dong, Dongming Mei, Anupama Karki, Partrick Burns, Sanjay Bhattarai

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究探究了高纯锗探测器锂扩散后冷却工艺对活性锂施主分布的影响，采用霍尔效应测量等方法明确了短、长冷却对施主分布参数的差异，为探测器制造优化提供了依据。

Comments 37 pages, 9 figures, and 3 tables

Video Diffusion for Satellite-based High-Dynamical-Fidelity Precipitation (HiDFiP) Field Generation

用于卫星基高动态保真降水（HiDFiP）场生成的视频扩散模型

Runze Li, Yan Xia, Yongquan Qu, Dongwei Fu, Clement Guilloteau, Judy Hoffman, Stephan Mandt, Pierre Gentine, Efi Foufoula-Georgiou

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究提出一种视频扩散框架，以IMERG为数据源、ERA5/ERA5-Land补充环境信息，生成卫星基HiDFiP降水场，其时空保真度优于基线方法，可泛化至新区域，为全球雷达级降水记录提供支撑。

Vibrational, structural, and chemical fingerprints of ion diffusion in crystalline solids

Gavin Winter, Juno Nam, Rafael Gómez-Bombarelli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

Sobolev Regularized Score Difference Estimation in Diffusion Models

扩散模型中的Sobolev正则化得分差估计

Chenghan Xie, Jose Blanchet, Renyuan Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文针对扩散模型得分差估计存在的统计一致性或可扩展性问题，提出Sobolev正则化的一致可扩展估计器，在小样本场景稳定性提升，真实任务性能优于非正则化方法。

Comments Accpeted by ICML 2026

TimeRoute: Time-Aware Modality Routing and Diffusion for Multi-Modal Recommendation

TimeRoute：面向多模态推荐的时间感知模态路由与扩散模型

Pengyu Zhang, Yangqin Jiang, Klim Zaporojets, Congfeng Cao, Paul Groth

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 TimeRoute通过时间感知模态路由器和带FiLM的双流去噪扩散图重构器，解决多模态推荐的模态时间尺度不匹配问题，在三个公开数据集上提升了推荐指标。

Answer First, Reason Later: When Commitment Order Costs Accuracy in Diffusion Language Models

先给出答案，后进行推理：扩散大语言模型中的承诺顺序

Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Hwiyeong Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本研究发现扩散大语言模型（dLLMs）的任意顺序提交机制会导致推理失败，通过前沿门控承诺干预可恢复推理性能，同时保留并行解码优势。

DPRM: A Plug-in Doob h transform-induced Token-Ordering Module for Discrete Diffusion Models

DPRM: 一种用于扩散语言模型的即插即用Doob h变换诱导的令牌排序模块

Dake Bu, Wei Huang, Andi Han, Si Wu, Hau-San Wong, Qingfu Zhang, Taiji Suzuki, Atsushi Nitanda

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出DPRM模块，通过在线估计从置信度驱动排序逐步过渡到过程奖励引导排序，改进扩散语言模型的令牌排序策略，在九种任务中提升性能。

Comments Extended Version of ICML 2026 Fogen (Oral)

Learning Diffusion Policies for Robotic Manipulation of Timber Joinery under Fabrication Uncertainty

通过扩散策略学习实现建筑中的接触密集机器人装配

Salma Mozaffari (1), Daniel Ruan (1), William van den Bogert (2), Nima Fazeli (2), Sigrid Adriaenssens (1), Arash Adel (1) ((1) Princeton University, (2) University of Michigan)

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了在建筑施工中使用扩散策略学习提升机器人装配的鲁棒性和精度，通过紧密契合的木构接合作为案例，证明扩散策略能通过接触感知控制补偿对齐误差。