图像生成

Tracing boron diffusion into a textured silicon solar cell using electron beam induced current in a scanning transmission electron microscope

利用扫描透射电子显微镜中的电子束诱导电流追踪硼向织构化硅太阳能电池中的扩散

Tobias Meyer, David A. Ehrlich, Peter Pichler, K. L. Skrollan Detzler, Christoph Flathmann, Valeriya Titova, Tim Böckendorf, Hartmut Bracht, Jan Schmidt, Michael Seibt

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究利用扫描透射电子显微镜中的电子束诱导电流及硼扩散模拟，追踪织构化硅太阳能电池中硼的掺杂剂分布，通过有效模型考虑表面复合，模拟与实验数据相符，还探讨了其在量化弱电场方面的应用。

Non-perturbative heavy quark diffusion coefficients in arbitrarily magnetized quark-gluon plasma

强子在任意磁化夸克-胶子等离子体中的非微扰重子动量扩散系数

Debarshi Dey, Aritra Bandyopadhyay, Yifeng Sun, Santosh K. Das

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究在任意强磁场下，非微扰热QCD介质中重子动量和空间扩散系数的计算，发现磁场方向定义各向异性轴，非微扰效应在低温下占主导。

Comments 7 pages, 2 figures

Journal ref Physics Letters B, 880, 2026

Integrating Fourier Neural Operator with Diffusion Model for Autoregressive Predictions of Three-dimensional Turbulence

将傅里叶神经算子与扩散模型整合用于三维湍流的自回归预测

Yuchi Jiang, Yunpeng Wang, Huiyu Yang, Jianchun Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出DiAFNO模型，整合隐式自适应傅里叶神经算子与扩散模型，以提高三维湍流的自回归预测精度，通过条件生成实现长期稳定预测，并在多种湍流场景中验证其优越性。

Change of bifurcation type in 2D free boundary model of a moving cell with nonlinear diffusion

具有非线性扩散的移动细胞二维自由边界模型中的分岔类型变化

Leonid Berlyand, Oleksii Krupchytskyi, Tim Laux

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有非线性扩散的二维移动细胞自由边界模型，通过开发多维向量框架直接应用克兰德尔 - 拉宾诺维茨定理，推导解析公式控制分岔类型变化，解释生物物理机制，结果与一维文献一致并首次扩展到二维。

GenDA: Generative Data Assimilation on Complex Urban Areas via Classifier-Free Diffusion Guidance

GenDA：基于无分类器扩散引导的复杂城市区域生成式数据同化

Francisco Giral, Álvaro Manzano, Ignacio Gómez, Ricardo Vinuesa, Soledad Le Clainche

机构 * Applied Mathematics Department, ETSIAE-School of Aeronautics, Universidad Politécnica de Madrid, Spain（马德里理工大学应用数学系） ； Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 48109, USA（密歇根大学航空航天工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对仅靠稀疏传感器数据进行城市风流重建的难题，提出GenDA框架，利用多尺度图扩散架构及无分类器引导机制，在RANS模拟实验中表现出色，相比其他方法降低误差、提高相似性指数，为复杂领域环境监测提供可扩展路径。

Structured drift design for denoising diffusion models

去噪扩散模型的结构化漂移设计

Mahsa Taheri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出几何感知Ornstein-Uhlenbeck过程，通过方差感知各向异性漂移嵌入数据几何结构，改善扩散模型对多模态、高相关分布的模式分离和相关性保持。

An effective energy-enstrophy diffusion process with a condensation bound

具有凝聚界的有效能量-涡量扩散过程

Alain-Sol Sznitman, Klaus Widmayer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 该研究利用\(\mathbb{R}^N\)上高斯测度定义椭圆扩散系数，建立其平稳分布的存在唯一性，推导出凝聚界，还证明此扩散是特定演化过程定律的无粘极限，为相关研究提供了新方法和结论。

Comments 29 pages, 2 figures, typos corrected, redactional improvement of abstract and introduction

An inviscid limit to an effective energy-enstrophy diffusion process

有效能量-涡量扩散过程的无粘极限

Alain-Sol Sznitman, Klaus Widmayer

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究具有布朗强迫和随机搅拌的稳态N维Galerkin-Navier-Stokes型演化，证明二维开放锥中稳态扩散是N维扩散过程“涡量-能量”定律的无粘极限，借助相关界推导出定量无粘凝聚界。

Comments 37 pages, 1 figure, typos corrected, redactional improvement of abstract and introduction

Diffusion Models in Simulation-Based Inference: A Tutorial Review

基于模拟推理的扩散模型：教程综述

Jonas Arruda, Niels Bracher, Ullrich Köthe, Jan Hasenauer, Stefan T. Radev

机构 * Bonn Center for Mathematical Life Sciences, Life & Medical Sciences Institute, University of Bonn, Germany（波恩数学生命科学中心、生命与医学科学研究所、波恩大学，德国） ； Center for Modeling, Simulation, & Imaging in Medicine (CeMSIM) Rensselaer Polytechnic Institute, NY, USA（医学建模、仿真与成像中心（CeMSIM）雷士利理工学院，纽约，美国） ； Computer Vision and Learning Lab, Heidelberg University, Germany（计算机视觉与学习实验室，海德堡大学，德国） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 综述基于模拟推理的扩散模型进展，介绍其能快速准确估计潜在参数，阐述涵盖训练等方面的设计选择、相关概念带来的机遇及噪声调度等的影响，通过案例研究说明并指出未来研究问题。

Spectral Diffusion Models on the Sphere

球面上的谱扩散模型

Francesco Mari, Pierpaolo Brutti, Claudio Durastanti

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将谱扩散方法扩展到球面数据的问题，开发在球谐表示上的扩散建模框架，通过球面离散傅里叶变换建立相关随机微分方程，揭示空间和谱得分匹配目标不等价及两者定量关系，推导扩散方程并刻画噪声协方差。

Comments 27 pages, 1 figure

The diffusion equation is compatible with special relativity

扩散方程与狭义相对论兼容

Lorenzo Gavassino

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究扩散方程与狭义相对论的兼容性问题，通过证明扩散方程特定解是相对论性弗拉索夫 - 福克 - 普朗克方程精确解的粒子密度，确立了因果、稳定且热力学一致的相对论动力学理论，解决了传统观点中扩散方程与狭义相对论不兼容的问题。

Comments 6 pages, 0 figures, published in PRL (see https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/rkz9-xps2)

Journal ref Phys. Rev. Lett. 137, 022302 (8 July, 2026)

Probing the Quantum Nature of Gravity through Classical Diffusion

通过经典扩散探究引力的量子本质

Oliviero Angeli, Sandro Donadi, Giovanni Di Bartolomeo, José Luis Gaona-Reyes, Andrea Vinante, Angelo Bassi

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究引力是否本质为量子这一问题，提出无需量子态工程的替代策略，通过考虑引力作用下物体的线性化主方程建立噪声下限，基于高精度扭摆给出实验方案，为测试引力本质提供新途径，降低实验复杂性。

Comments Fully revised manuscript with a mathematical formalization of the main argument

Joint Energy Management and Coordinated AIGC Workload Scheduling for Distributed Data Centers: A Diffusion-Aided Reward Shaping Approach

分布式数据中心的联合能源管理与协同AIGC工作负载调度：一种扩散辅助奖励塑造方法

Yang Fu, Peng Qin, Liming Chen, Zihao Zhang, Hao Yu, Yifei Wang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对AIGC在数据中心带来的能源管理与工作负载调度挑战，提出联合调度框架，考虑多种能源资源，制定系统效用最大化问题。因奖励稀疏限制DRL算法，开发扩散模型辅助奖励塑造方法，实验表明该方案能有效适应波动和异质性，实现高效学习收敛和系统效用。

Environment-Conditioned Diffusion Meta-Learning for Data-Efficient WiFi Localization

环境感知扩散元学习用于数据高效的WiFi定位

Jun Gao, Zheng Xing, Wenliang Lin, Weibing Zhao, Xuhui Zhang, Junting Chen, Zhongliang Deng, Shuguang Cui

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出EnvCoLoc框架，通过环境条件化的扩散元学习方法，解决WiFi指纹定位中跨环境泛化能力差的问题，核心贡献是引入几何感知先验和元学习初始化，提升在有限样本下的定位精度。

Comments The dataset used in this paper is publicly available at: https://drive.google.com/file/d/1GWUFExgJl3SYyIm-sUYedy9gjC_Bvq0q/view?usp=sharing

Estimation of instrument and noise parameters for inverse problem based on prior diffusion model

基于先验扩散模型的逆问题中仪器和噪声参数估计

Jean-François Giovannelli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究逆问题中观测参数估计，基于贝叶斯框架和扩散先验，提出简单有效方案，能定义最优估计器并进行不确定性量化，MCMC算法辅助计算，数值实验验证了计算效率和估计质量。

A Gibbs posterior sampler for inverse problem based on prior diffusion model

基于先验扩散模型的逆问题吉布斯后验采样器

Jean-François Giovannelli

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对观测系统线性变换且带加性误差、问题不适定且正则化依赖贝叶斯策略、先验由扩散过程建模的逆问题，引入吉布斯算法，证明其有效且简单，给出收敛保证要素及论据，数值模拟证实了结果。

AtomBench: A Benchmarking Framework for Generative Crystal Reconstruction Models in Conventional Superconductors

AtomBench：传统超导体中生成晶体重建模型的基准测试框架

Charles Rhys Campbell, Aldo H. Romero, Kamal Choudhary

机构 * Department of Physics and Astronomy, West Virginia University（物理与天文学系，西弗吉尼亚大学） ； Department of Materials Science and Engineering, Whiting School of Engineering, The Johns Hopkins University（材料科学与工程系，韦廷工程学院，约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究针对生成晶体重建模型，提出可扩展、模型无关的AtomBench框架，在传统超导体晶体重建任务中比较四个模型，用多种指标衡量重建保真度，得出各模型表现及相关结论，还开源该框架供社区使用。

Curvature-Guided Sheaf Diffusion for Unsupervised Community Detection on Heterophilic Graphs

曲率引导的层扩散用于异配图上的无监督社区检测

Feifan Wang

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） ； Xiamen Institute of Technology（厦门理工学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出曲率引导的层扩散（CGSD），利用离散Forman-Ricci曲率作为拓扑信号，通过曲率门控编码器和曲率感知谱聚类器实现无监督社区检测，在异配图基准上取得竞争性结果。

ParetoPilot: Zero-Surrogate Offline Multi-Objective Optimization via Infer-Perturb-Guide Diffusion

ParetoPilot：通过推断-扰动-引导扩散实现零代理离线多目标优化

Ruiqing Sun, Sen Yang, Dawei Feng, Bo Ding, Yijie Wang, Huaimin Wang

机构 * 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 提出ParetoPilot，一种无需外部代理模型的零代理扩散框架，通过推断-扰动-引导引擎在无条件去噪步骤中隐式推断目标方向、正交化并行引力场和边缘感知排斥力，实现离线多目标优化的帕累托最优设计。

Adaptive Artificial Anti-Diffusion Methods for Hyperbolic Systems of Conservation Laws

自适应人工反扩散方法用于守恒律超几何系统

Shaoshuai Chu, Igor Kliakhandler, Alexander Kurganov

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出自适应人工反扩散方法，通过在线性退化场中添加反扩散项减少数值耗散，提高接触波分辨率并避免振荡，采用二阶中心迎风通量或五阶扩展实现，验证了方法的鲁棒性和高分辨率。

Modelling Gas-Phase Reaction Kinetics with Guided Particle Diffusion Sampling

利用引导粒子扩散采样建模气相反应动力学

Andrew Millard, Zheng Zhao, Henrik Pedersen

机构 * Division of Statistics and Machine Learning (STIMA), Linköping University, Sweden（统计与机器学习系（STIMA），利厄普大学，瑞典） ； STIMA, Linköping University, Sweden（STIMA，利厄普大学，瑞典） ； Division of Chemistry, Linköping University, Sweden（化学系，利厄普大学，瑞典） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文利用引导粒子扩散采样方法解决气相反应动力学问题，展示该方法能重建时空轨迹而非孤立状态，并证明其在未见参数域的泛化能力。

Effects of Soret diffusion on the intrinsic instability of premixed hydrogen/air flames

Soret扩散对预混氢气/空气火焰内在不稳定性的影响

Qizhe Wen, Yan Wang, Linlin Yang, Youhi Morii, Thorsten Zirwes, Shengkai Wang, Zheng Chen

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究Soret扩散对氢气火焰不稳定性的影响，通过一维反向流分析和二维高保真直接数值模拟，揭示其在不同等价比下的线性增长和非线性发展动态，发现Soret扩散在贫燃条件下促进小尺度皱纹形成，减少大尺度指状结构特征尺寸。

Velocity Model Building and Editing with Guided Denoising Diffusion Implicit Models

基于引导去噪扩散隐式模型的速度模型构建与编辑

Francesco Brandolin, Tariq Alkhalifah

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 介绍结合学习扩散先验和结构预处理逆公式的统一框架用于速度模型编辑与构建，用合成实验和实际数据验证其有效性，强调结构斜率引导在反演性能中的关键作用。

Out-of-Distribution Detection in Molecular Complexes via Diffusion Models for Irregular Graphs

通过不规则图的扩散模型进行分子复合物的分布外检测

David Graber, Victor Armegioiu, Rebecca Buller, Siddhartha Mishra

机构 * Seminar for Applied Mathematics, Department of Mathematics and ETH AI Center, ETH Zurich（应用数学研讨会，数学系和ETH人工智能中心，瑞士苏黎世ETH学院） ； Institute for Computational Life Sciences, Zurich University of Applied Sciences（计算生命科学研究所，苏黎世应用科学大学） ； Department of Chemistry, Biochemistry and Pharmaceutical Sciences, University of Bern（化学、生物化学和药学系，伯尔尼大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对不规则3D图数据分布外检测难题，提出基于扩散模型的概率框架，统一处理坐标与特征，获自洽概率流ODE及典型性分数，验证其在蛋白-配体复合物上的有效性并给出多尺度轨迹统计信息。

Decentralized GNSS at Global Scale via Graph-Aware Diffusion Adaptation

通过图感知扩散适应实现全球规模去中心化GNSS

Xue Xian Zheng, Xing Liu, Tareq Y. Al-Naffouri

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 本文提出一种全球去中心化GNSS架构，利用时间变化图模型和深度线性神经网络优化信息交换，实现厘米级自定位和网络共识，提升收敛速度和通信效率。

Comments Accepted by Nature (npj Wireless Technology)

Journal ref npj Wireless Technology, 2026

Adaptive Partitioning and Learning for Stochastic Control of Diffusion Processes

用于扩散过程随机控制的自适应划分与学习

Hanqing Jin, Renyuan Xu, Yanzhao Yang

机构 * Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究无界连续状态空间等设定下扩散过程的强化学习，引入基于模型算法自适应划分联合状态-动作空间，平衡探索与近似，分析得出依赖多因素的遗憾界并验证方法有效性。

Staggered time discretization in finitely-strained heterogeneous visco-elastodynamics with damage or diffusion in the Eulerian frame

欧拉框架下具有损伤或扩散的有限应变非均匀粘弹性动力学中的交错时间离散化

Tomáš Roubíček

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 研究将半隐式时间离散化应用于欧拉描述的可压缩非线性粘弹性固体动力学模型，考虑了开尔文-沃伊特流变学等，证明了三维情况下的数值稳定性和收敛性，并简要概述了一些增强内容。

SimDiffRec: Semantic Similarity-Guided Diffusion for Contrastive Sequential Recommendation

SimDiffRec：用于对比序列推荐的语义相似性引导扩散

Jinkyeong Choi, Yejin Noh, Donghyeon Park

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对序列推荐系统，提出SimDiffRec，利用物品嵌入向量相似性生成语义一致噪声，依高置信度选增强位置，结合对比学习提升训练效率与推荐性能，实验表明其优于基线模型。

Comments To appear in Proceedings of the 19th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2026)

ADMC: Attention-based Diffusion Model for Missing Modalities Feature Completion

ADMC: 基于注意力扩散模型的缺失模态特征补全

Yuhan Li, Wei Zhang, Juan Chen, Jiangjia Yan, Peng Xiangli, Liangze Yin

机构 * National University of Defense Technology（国防科学技术大学） ； The Fifth Electronic Research Institute of MIIT（信息产业部第五电子研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 提出基于注意力扩散的缺失模态特征补全方法，通过独立训练各模态特征网络避免过耦合，利用注意力扩散网络生成与真实分布一致的缺失模态特征，在IEMOCAP和MIntRec基准上取得最优结果。

Understanding Evaluation Illusion in Diffusion Large Language Models

理解扩散大语言模型中的评估幻觉

Hengxiang Zhang, Jiaxi Ren, Renchunzi Xie, Hongxin Wei

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 发现扩散大语言模型的解码方法排名对提示模板高度敏感，单模板评估会产生性能无损失的幻觉，实际并行解码方法无法突破速度-质量权衡。