图像生成

FUSED: Forensic-Semantic Mixture-of-Experts for AI Inpainting Detection and Localization

FUSED：面向AI图像修复检测与定位的取证语义混合专家模型

Anton Nuzhdin, Marcel Worring, Ivona Najdenkoska

机构 * Informatics Institute, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息学研究所） 纠错

专题命中 图像修复 ：inpainting(title,abstract)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对AI图像修复检测与定位的分布偏移问题，提出FUSED框架，结合取证线索与语义特征，在跨生成器基准上实现最优检测与定位，迁移性能显著提升。

RASA: Disentangled Spatial-Motional Priors for Cross-Identity Character Animation

RASA：用于跨身份角色动画的解耦空间-运动先验

Zhen Xiao, Zhen Shen, Zhaofan Qiu, Ting Yao, Xueliang Liu, Tao Mei

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； HiDream.ai Inc.（HiDream.ai公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出RASA框架，通过向DiT注入结构化先验解耦空间映射与运动控制，构建CIM-Bench基准，实验显示其在跨身份角色动画的运动保真度和视觉质量上优于现有最优方法。

Comments Accepted by ECCV 2026. 15 pages, 7 figures

SSD: Spatially Speculative Decoding Accelerates Autoregressive Image Generation

SSD: 空间推测解码加速自回归图像生成

Shilong Xiang, Zirui Zhang, Lijun Yu, Chengzhi Mao

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：image generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出空间推测解码（SSD），利用二维空间相关性同时预测相邻水平与下方令牌，突破视觉推理中的内存瓶颈，实现高达13.3倍的自回归图像生成加速。

Diffusion Distillation for Efficient Weather Ensembles

用于高效天气集合的扩散蒸馏

Yiming Yang, Valentin Brekke, James Briant, Serge Guillas

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究针对扩散模型生成天气集合时迭代采样成本高的问题，提出有监督能量距离蒸馏方法，将多步扩散教师模型压缩为单步学生模型，在全球预报和台风路径预测中表现优于现有方法。

Efficient Quantum Simulation of Variable-Coefficient Transport with Continuous Source Injection

带连续源注入的变系数输运方程的高效量子模拟

Mohammad Mehedi Hasan Akash, Turag Dev, Nhat-Quang Nguyen, Yanzhu Chen, Huixuan Wu, Kourosh Shoele

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 本文提出一种带连续源注入的变系数平流-扩散方程的高效量子模拟算法，采用Gray码Trotter序列与Strang分裂，实现二阶时间收敛，可稳定演化$5\times10^4$时间步，为近期量子硬件研究提供量子比特高效的构建模块。

A quantum-assisted framework for PDE-based Bayesian inverse problems

用于基于偏微分方程（PDE）的贝叶斯反问题的量子辅助框架

Dong An, Yinan Li, Pucheng Tang, Yunfeng Xiong

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对基于PDE的贝叶斯反问题，提出量子-经典混合框架，用量子处理器处理PDE演化与损失评估、经典计算机调整超参数，经实验验证其在采样噪声下的参数反演可行性，为相关问题提供量子辅助方案。

Flow Reasoning Models: Turning Discrete Flows Into Efficient Recurrent Reasoners

流推理模型：通过迭代自我精炼扩展推理能力

Alec Helbling, Andrey Bryutkin, Mauro Martino, Duen Horng Chau, Nima Dehmamy, Hendrik Strobelt

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出流推理模型（FRMs），利用去噪动态的稳定性作为验证器，通过测试时缩放和训练改进，高效解决数独和斑马谜题等结构化推理任务。