图像生成

Wavelet Phase Diffusion for Structurally and Semantically Consistent Sim-to-Real Translation

用于结构和语义一致的模拟到真实翻译的小波相位扩散

Kaiwen Wang, Frank Bieder, Yinzhe Shen, Carlos Fernandez, Jan-Hendrik Pauls, Omer Sahin Tas

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究模拟到真实翻译中弥合合成与真实域外观差距并保持结构语义一致的问题，提出小波相位扩散方法，通过双树复小波包变换域操作及低频随机化，在未配对数据训练，提升了图像和视频翻译的真实感与一致性。

Comments Project Page: https://kit-mrt.github.io/Wavelet-Phase-Diffusion/

Diffusion Model-based Parameter Estimation in Dynamic Power Systems

动态电力系统中基于扩散模型的参数估计

Feiqin Zhu, Dmitrii Torbunov, Zhongjing Jiang, Tianqiao Zhao, Amirthagunaraj Yogarathnam, Yihui Ren, Meng Yue

机构 * Brookhaven National Laboratory（布鲁海文国家实验室） ； University of Illinois 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 研究动态电力系统中参数估计的不适定问题，提出基于联合条件扩散模型的反问题求解器，利用扩散模型随机性产生候选解，联合多观测缩小后验分布，在复合负荷模型参数化中优势明显，降低误差且能准确复制系统动态响应，提供通用框架。

Comments Updated to match the published version. Minor corrections incorporated

Journal ref Zhu, F., Torbunov, D., Jiang, Z. et al. Diffusion model-based parameter estimation in dynamic power systems. Commun Eng 5, 123 (2026)

Dissipative Unimodular Gravity: Linking Energy Diffusion to Bulk Viscosity as an Alternative to $Λ$CDM under DESI DR2 Data

耗散单模引力：将能量扩散与体积粘性联系起来作为ΛCDM的替代方案，在DESI DR2数据下

Norman Cruz, Esteban González, Guillermo Palma

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出基于单模引力的耗散模型，通过DESI DR2数据验证，显示其在宇宙学常数问题上具有竞争力，作为ΛCDM的替代方案。

Comments 15 pages, 4 figures, 2 tables. Some general modifications were made throughout the entire text. Additionally, a new Section VI was added to discuss physical arguments supporting the hypothesis that cosmological dissipation naturally arises from energy non-conservation via diffusion

Exploring the Intrinsic Geometry of Diffusion Models with Constrained Inverse Kinematics

探索扩散模型在约束逆运动学中的内在几何结构

Miguel Angel Rogel Garcia, Phone Thiha Kyaw, Jonathan Kelly

机构 * Institute for Aerospace Studies, University of Toronto（航空航天研究所以及多伦多大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 通过约束逆运动学问题，研究扩散模型能否恢复数据流形的内在几何结构，实验表明模型得分函数恢复的内在维度与解析自由度匹配，且潜在空间线性插值保持约束流形结构。

Comments In Proceedings of the Robotics: Science and Systems (RSS) 2026 Workshop on Diffusion for Robot Learning, Sydney, Australia, July 17, 2026

On the Interpolation Effect of Score Smoothing in Diffusion Models

在扩散模型中分数平滑的插值效应

Zhengdao Chen

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究分数平滑如何通过去噪动态在一维子空间内插值训练数据，并通过理论和实验验证神经网络学习分数函数的自然效果。

Comments 35 pages, 14 figures. Code available at: https://github.com/google-research/diffusion-score-smoothing

Journal ref 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

GateDiffInt: Gate-Mediated Controllable Diffusion and Multi-Intent LLM Distillation for User Behavior Modeling

GateDiffInt：用于用户行为建模的门控介导可控扩散与多意图大语言模型蒸馏

Jialong Duan, Zichen Zhang, Zirui Tu, Zheng Zhang, Zepeng Li, Qingyao Cui, Qinwen Wang, Yudan Liu, Luo Yang, Yao Hu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有排序模型难以解耦结构化意图的问题，提出GateDiffInt框架，通过可控扩散与LLM蒸馏实现意图感知表示，在公开及工业数据集和线上测试中均取得显著效果。

Using Diffusion Models to Estimate Uncertainties in Analytic Continuation

利用扩散模型估计解析延拓中的不确定性

Sagi Meir, Daniel Freedman, Barak Hirshberg

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出基于扩散模型的解析延拓框架，可量化解析延拓的不确定性，还能评估逆问题固有难度，在液态仲氢模拟数据应用中取得了良好效果。

Generating synthetic evolution of turbulent flames with an experimental data-based spatiotemporal diffusion model

用基于实验数据的时空扩散模型生成湍流火焰的合成演化

Amrit Tarur, Shivam Barwey

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究开发条件扩散模型，结合 x 预测流匹配框架及时空变压器，生成湍流火焰合成轨迹，能保留关键特征与统计一致性，还进行过渡合成外推任务，为数据稀疏环境下的数据探索提供新途径。

Diffusion-based Denoising Beats Vanilla Score Matching in Parameter Estimation: A Theoretical Explanation

基于扩散的去噪在参数估计中优于普通得分匹配：一个理论解释

Benedikt Lütke Schwienhorst, Nadja Klein, Johannes Lederer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文通过理论分析证明，对于具有分离模态的多峰分布，基于扩散的去噪得分匹配估计器（DDSME）相比普通得分匹配估计器（SME）具有更优的误差界，并解释了扩散方法优越性的原因。

Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Diffusion Language Models

重新标记，而非替换：扩散大语言模型中的令牌到标记细化

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出Token-to-Mask（T2M）方法，通过重新标记可疑令牌而非覆盖来提升扩散大语言模型的准确性，在AIME 2025和CMATH上分别提升13.33和8.56个百分点。

DiffDef: A Diffusion Model for Generating Multimodal Goal Shapes From Demonstrations for Deformable Object Manipulation

DiffDef：一种用于从演示中生成可变形物体操纵的多模态目标形状的扩散模型

Bao Thach, Tanner Watts, Siyeon Kim, Britton Jordan, Mohanraj Shanthi, Shing-Hei Ho, James M. Ferguson, Tucker Hermans, Alan Kuntz

机构 * Robotics Center and Kahlert School of Computing, University of Utah（大学计算机学院和机器人中心，犹他大学） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对现有可变形物体操纵方法依赖不切实际的目标获取方式、无法处理多模态目标的问题，提出DiffDef扩散模型，学习可行目标形状分布，在仿真和两种物理机器人平台上验证其可提升任务性能。

Comments Published and presented at ICRA 2026. 8 pages, 20 figures

The mutual arrangement of Wright-Fisher diffusion path measures and its impact on parameter estimation

Wright-Fisher扩散路径测度的相互排列及其对参数估计的影响

Paul A. Jenkins

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究Wright-Fisher扩散路径测度的相互排列，确定其分离时间，推导突变与选择参数的联合最大似然估计量，扩展了经典结果并建立相关零一律。

Dissipative properties of a Fermi system within the diffusion approximation of kinetic theory

动力学理论扩散近似下费米系统的耗散性质

Sergiy V. Lukyanov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究球形原子核模型费米系统在动力学理论扩散近似下的耗散性质，通过非线性扩散方程解析解表明分布函数趋近平衡费米分布，得出不同弛豫时间，解释了弛豫时间差异。

Comments 7 pages, 4 figures

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。

The Diffusion-Attention Connection

扩散与注意的联系

Julio Candanedo

机构 * SparseTrace.ai, Appleton, Wisconsin, USA（SparseTrace.ai，美国威斯康星州阿普尔顿） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文揭示Transformer、扩散图和磁拉普拉斯为单一马尔可夫几何的不同模式，通过定义QK双向发散实现注意力、扩散图和磁扩散的统一。

Foundations of Diffusion Models in General State Spaces: A Self-Contained Introduction

扩散模型在一般状态空间中的基础：一个自包含的介绍

Vincent Pauline, Tobias Höppe, Kirill Neklyudov, Alexander Tong, Stefan Bauer, Andrea Dittadi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提供了一个自包含的扩散模型入门教程，统一了连续和离散状态空间的理论框架，阐述了反向动力学和ELBO的形成机制，适用于不同背景的读者。

Information-Calibrated Quantum Diffusion: Aligning Forward Noise with Reverse Recoverability

信息校准量子扩散：对齐正向噪声与反向可恢复性

Qipeng Qian, Yuntao Qian

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出信息校准量子扩散方法，引入经典-量子信息减量作为内在扩散坐标，构建结合恢复约束与分布匹配的随机学习器，在四量子比特TFIM实验中降低了Wtr指标且性能优于官方QuDDPM。

JUMP: Single-Pass Membership Inference on Fine-Tuned Diffusion Language Models

JUMP：微调扩散语言模型的单通道成员推理

Yeachan Jun, Albert No

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究微调离散扩散语言模型的成员推理攻击，提出JUMP单通道评分攻击，利用dLLMs任意顺序可解码性和并行可解码性，在六个MIMIR域上的微调LLaDA - 8B - Base上提升了平均ROC - AUC并改善低FPR检测，且减少查询次数。

Comments 22 pages. Preprint

When to Plan, When to Polish: Noise Level as a Granularity Axis for Diffusion Language Models

何时规划，何时精炼：噪声水平作为扩散语言模型的粒度轴

Peihong Li, Yuanjie Shi, Yan Yan

机构 * Washington State University（华盛顿州立大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出噪声依赖粒度控制（NDGC）方法，通过噪声水平调节训练和推理的粒度，实现从粗到细的去噪，无需显式规划器或层次结构，提升生成质量。

Paraxial diffusion-field retrieval. II. Fokker-Planck generalization of the transport-of-intensity equation

近轴扩散场检索。II. 传输强度方程的福克-平克扩展

David M. Paganin, Kaye S. Morgan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出了一种基于福克-平克扩展的传输强度方程，用于改进相干流和扩散流的建模，以提升相位和扩散场的检索能力。

Comments 45 pages, 9 figures, revised and significantly extended paper to be resubmitted to Physical Review A

Sequential Exponential Lower Bounds for the Advection-Diffusion Equation with Shear Flows

具有剪切流的对流-扩散方程的指数下界

Yupei Huang, Xiaoqian Xu

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文研究了具有剪切流的对流-扩散方程，证明了其解的 $L^2$ 范数具有时间的指数下界，揭示了扩散对被动标量混合的抑制作用。

A Diffusion-Refined Planner with Reinforcement Learning Priors for Confined-Space Parking

用于狭窄空间泊车的带强化学习先验的扩散优化规划器

Mingyang Jiang, Yueyuan Li, Jiaru Zhang, Songan Zhang, Ming Yang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出带强化学习先验的扩散优化规划器DRIP，用于解决狭窄空间泊车规划精度不足的问题，在提升狭窄空间泊车规划性能的同时保持常规场景泛化能力。

ManiCM: Real-time 3D Diffusion Policy via Consistency Model for Robotic Manipulation

ManiCM：用于机器人操作的基于一致性模型的实时3D扩散策略

Zifeng Gao, Guanxing Lu, Tianxing Chen, Wenxun Dai, Ziwei Wang, Chao Shang, Wenbo Ding, Yansong Tang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究提出ManiCM模型，通过一致性约束实现一步推理，在31项机器人操作任务上，推理速度较最优方法提升10倍且保持竞争力。

Comments https://manicm-fast.github.io/

Diffusion Models for Smarter UAVs: Decision-Making and Modeling

用于更智能无人机的扩散模型：决策与建模

Yousef Emami, Hao Zhou, Luis Almeida, Kai Li

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文探索将扩散模型（DMs）与强化学习（RL）、数字孪生（DT）集成，通过仿真验证其在四无人机集群协同任务中生成邻居速度估计值的有效性，助力智能无人机的决策与建模。

Ambisonics Encoding of Room Impulse Responses using a Device-Agnostic Diffusion Model

使用设备无关扩散模型的房间冲激响应的Ambisonics编码

Eloi Moliner, Christoph Hold, Juan Azcarreta Ortiz, Sebastian Prepelita, Ishwarya Ananthabhotla, Daniel Wong, Sanjeel Parekh, Sanha Lee

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对不规则/稀疏等空间捕获能力有限的麦克风阵列无法用线性方法重建HOA RIR高阶空间细节的问题，提出基于扩散的生成框架，实现设备无关编码，实验显示其性能优于基线，可支撑可扩展声学模拟。

Comments IWAENC 2026

DiffImaginE: Imagine to Verify Entity Types with Diffusion

DiffImaginE：通过想象验证实体类型

Feng Zhang, Feiyu Han, Rongxin Yang, Yang Liu, Yancheng Chen, Rui Wang, Yingguang Yang, Tian Xueyun, Chongyang Zhang, Hao Zheng, Xu Kefu, Congjing Ran, Fuhai Chen, Bin Chong

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Fullive Innovation (Beijing) AI Technology Co., Ltd.（福莱创新（北京）人工智能科技有限公司） ； Baidu（百度） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 DiffImaginE将多模态命名实体识别的类型验证建模为条件潜在扩散推理，在Twitter-2015和Twitter-2017数据集上，相比确定性对照模型取得了一致的性能提升。

Diffusion bridge with randomized initial and terminal times and its application to fish migration

具有随机初始和终止时间的扩散桥及其在鱼类洄游中的应用

Hidekazu Yoshioka, Mohammed Louriki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 构建含环境因素影响的随机微分方程模型（非利普希茨扩散系数的扩散桥），通过时变产生随机初末时间，建立模型适定性，依水温影响鱼洄游假设估算参数并探索环境DNA数据分析应用。

Comments Updated on August 17, 2026

$x$-Prediction Flow: Efficient Continuous Decoding for Masked Diffusion Language Models

掩码扩散解码作为 $x$-预测流

Weitian Wang, Lianlei Shan, Shubham Rai, Cecilia De La Parra, Akash Kumar

机构 * Robert Bosch GmbH（罗伯特博世集团） ； Ruhr University Bochum（博尔茨大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对掩码扩散语言模型标准解码中二元决策导致信息丢失和性能差的问题，提出连续解码框架，通过重新解释掩码预测为清洁状态预测，引入置信度驱动的异步更新和强化学习策略网络，在减少解码预算时保持高性能。

Comments under review

Sampling the Schwinger Model with Gauge-Equivariant Diffusion

使用规范等变扩散采样Schwinger模型

Octavio Vega, Aida X. El-Khadra

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于扩散的生成模型加速N_f=2格点Schwinger模型采样，利用U(1)等变评分模型生成规范链接构型，通过似然计算获得与MCMC匹配的无偏估计，并缓解拓扑冻结问题。

Comments v2: Updated acknowledgements, paper unchanged. Conference paper at PAI 2026. 6 pages, 1 figure

Journal ref 2026 Conference on Physics and AI (PAI26), Stanford University

Generalized Mpemba effect in diffusion-controlled spin-dependent delayed fluorescence

扩散控制的依赖于自旋的延迟荧光中的广义Mpemba效应

Kazuhiko Seki

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文在扩散控制的三重态融合延迟荧光系统中，通过外部控制自旋选择性动力学，实现了广义Mpemba效应，并推导出轨迹交叉的动力学判据。

Comments 2 Figures