A Thomson-type variational principle for diffusion coefficients
扩散系数的汤姆逊型变分原理
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对粒子数守恒的可逆相互作用粒子系统，提出一种新的变分原理，将扩散系数表征为另一个泛函的上确界，便于获取下界，并应用于动力学约束晶格气体。
视觉与机器人
图像生成
图像生成、文生图、图像编辑、扩散模型和可控生成。
1. 扩散模型 1448 篇
Diffusion Crossover: Defining Evolutionary Recombination in Diffusion Models via Noise Sequence Interpolation
扩散交叉：通过噪声序列插值在扩散模型中定义进化重组
机构 * Graduate School of Life and Medical Sciences（生命与医学科学研究生院） ； Faculty of Life and Medical Sciences（生命与医学科学学部）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文提出扩散交叉，通过在去噪扩散概率模型（DDPM）的逆过程中对噪声序列进行逐步插值，定义了扩散模型中的进化重组，实现了在高维生成表示中语义一致的交叉操作，提升生成图像的感知一致性和多样性。
Comments 14 pages, 7 figures, 2 tables
Efficient Sampling with Discrete Diffusion Models: Sharp and Adaptive Guarantees
离散扩散模型的高效采样：尖锐且自适应的保证
机构 * Department of Statistics and Data Science, the Wharton School, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文研究基于连续时间马尔可夫链的离散扩散模型采样效率，提出τ-跳跃采样器，在KL散度下达到ε精度，对均匀扩散实现Õ(d/ε)复杂度，对掩蔽扩散引入有效总相关量实现自适应收敛。
Comments 59 pages, 1 figure. Accepted at the Conference on Learning Theory (COLT) 2026
Not Every Time and Frequency Need to Be Forgotten in Diffusion Unlearning
并非所有时间和频率都需要在扩散遗忘中被遗忘
机构 * Korea Institute for Advanced Study（韩国高等研究院） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出选择性遗忘扩散模型中的时间和频率，通过理论分析分布失真与遗忘-效用权衡，在多种设置下实现更高遗忘成功率和生成质量。
Comments ICML 2026 Workshop FoGen
Diffusion approximation error for queueing systems with general primitives
具有一般原始数据的排队系统的扩散近似误差
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究一般分布原始数据的连续时间排队系统的稳态扩散近似误差，通过分析典型系统发现误差分解为内部项和边界项，并利用Stein方法的生成元比较扩展到分段确定性马尔可夫过程。
Diffusion Model-Based Data Assimilation for Real-World Energy Consumption Forecasting
集成得分滤波用于真实数据能耗预测修正
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对真实能耗数据的高维数据同化问题，采用集成得分滤波器（EnSF）结合预训练黑箱时空预测模型，通过基于得分的扩散模型和闭式得分表示修正预测轨迹，实验表明EnSF优于开环传播和集成卡尔曼滤波。
A Gaussian Perspective for Distributional Discrepancy in Generative Diffusion Models
生成扩散模型中分布差异的高斯视角
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文提出一种解析方法量化优化生成扩散模型的分布差异，针对多元高斯源推导闭合演化轨迹和KL散度，通过变分法最小化主导项得到切线律噪声调度，并证明高斯源的极值性质，最后利用解析KL散度优化预训练模型的时间离散化策略。
Comments v2: New theoretical analysis establishes the Gaussian case as a fundamental baseline necessary for studying the diffusion mechanism
Finetuning-Free Diffusion Model with Adaptive Constraint Guidance for Inorganic Crystal Structure Generation
无需微调的扩散模型结合自适应约束引导用于无机晶体结构生成
机构 * CNRS-Saint-Gobain-NIMS（法国国家科学研究中心-圣戈班-日本纳米科学研究所） ； Laboratory for Innovative Key Materials and Structures (LINK)（创新关键材料与结构实验室） ； Laboratory of Computational, Quantitative, and Synthetic Biology (CQSB)（计算、定量与合成生物学实验室） ； Data-driven Materials Design Group（数据驱动材料设计组） ； Center for Basic Research on Materials（材料基础研究中心） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（LTCI，巴黎电信，巴黎理工学院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出一种基于扩散模型的自适应约束引导生成框架，无需微调即可结合用户定义的物理化学约束，生成满足热力学稳定性和几何约束的无机晶体结构。
Comments Full article including supplementary information, 56 pages, 9 figures
Trajectory-Based RBF Collocation Method via Closest-Point Embedding for Surface Advection-Diffusion Equations
基于轨迹的径向基函数配点法通过最近点嵌入求解表面平流-扩散方程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出基于轨迹的RBF配点法，通过特征处理与Kansa型RBF配点法解耦平流和扩散，利用最近点映射嵌入窄带域，证明与原表面PDE等价，数值实验验证稳定性和精度。
Asymptotic Learning Curves for Diffusion Models with Random Features Score and Manifold Data
具有随机特征得分和流形数据的扩散模型的渐近学习曲线
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究扩散模型中去噪得分匹配的理论行为，当数据分布支持在低维流形上且得分用随机特征神经网络参数化时，推导高维极限下测试、训练和得分误差的渐近精确表达式，发现线性流形样本复杂度与内在维度线性相关，而非线性流形则削弱低维结构优势。
Comments Added proof of Claim 1 in a restricted setting
Fokas method for linear convection-diffusion equation with time-dependent coefficients and its extension to other evolution equations
含时系数线性对流扩散方程的Fokas方法及其对其他演化方程的推广
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文针对有界区间上含时系数的线性对流扩散方程，应用并改进Fokas方法得到解的显式积分公式，证明分数阶Sobolev空间中的适定性和正则性估计，并推广至其他含时系数的演化方程。
Comments 28 pages, 8 figures
From Uncertain to Safe: Conformal Adaptation of Diffusion Models for Safe PDE Control
从不确定到安全：扩散模型的安全自适应用于PDE控制
机构 * intern（实习生） ； Westlake University（西湖大学） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工程学院） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出SafeDiffCon方法，通过共形预测估计不确定性分位数，结合后训练和推理阶段调整扩散模型，在满足安全约束下实现最优PDE控制。
Comments ICML 2025. 24 pages, 5 figures
Ion-Specific Anomalous Water Diffusion in Aqueous Electrolytes: A Machine-Learned Many-Body Force Field Study with MACE
具有离子特异性的水异常扩散在水合电解质中的研究：基于MACE的机器学习多体力场研究
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究通过机器学习多体力场模拟揭示了水在电解质溶液中的离子特异性异常扩散现象，改进了NaCl溶液的模拟结果，揭示了离子水合壳层对水扩散的影响机制。
Comments 26 pages, 24 figures
CMADiff: Cross-Modal Aligned Diffusion for Controllable Protein Generation
CMADiff: 用于可控蛋白质生成的跨模态对齐扩散
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出CMADiff框架，通过条件变分自编码器整合理化特征，并利用对比学习模块BioAligner对齐文本描述与蛋白质特征，实现基于文本驱动的可控蛋白质序列生成。
Precise Determination of the Long-Time Asymptotics of the Diffusion Spreadability of Two-Phase Media
两相介质扩散可扩展性长时间渐近行为的精确确定
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 通过引入高阶修正项和解析性质，提出改进算法精确提取两相介质扩散可扩展性的长时标度指数α，并构造两点Padé近似逼近全时域行为。
Comments 17 pages, 9 figures; v2: accepted by PRE
Journal ref Phys. Rev. E, 113 (2026) 065421
Global Existence and Diffusive Limits for a Class of Nonlocal Reaction-Diffusion Systems
一类非局部反应扩散系统的全局存在性与扩散极限
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究一类具有非局部扩散的半线性反应扩散系统，在拟正性和广义质量控制条件下证明全局存在唯一性，并通过线性中间和条件建立L^p一致有界性，推广了Laurencot和Walker的扩散极限结果。
ParallelBench: Understanding the Trade-offs of Parallel Decoding in Diffusion LLMs
ParallelBench: 理解扩散大语言模型中并行解码的权衡
机构 * FuriosaAI ； UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； KRAFTON ； Ludo Robotics Project（Ludo机器人项目）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对扩散LLM并行解码导致生成质量下降的问题，通过信息论分析和合成实验揭示其根本限制，并提出首个专门基准ParallelBench，系统评估发现并行解码在现实任务中质量损失严重，且现有策略无法根据任务难度调整并行度。
Comments Accepted at ICLR 2026. Project Page: https://parallelbench.github.io
Reverse inequalities for super-Riesz transforms on graphs with a slow diffusion
慢扩散图上超Riesz变换的反向不等式
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 在D维Vicsek图上，证明了Riesz型不等式$\|\nabla f\|_p \leq C \|\Delta^\gamma f\|_p$对$p\in(1,\infty)$和$0<\gamma<\gamma^*(p)$成立，而对$\gamma>\gamma^*(p)$不成立，临界指数$\gamma^*(p)$处仍开放，首次给出$L^p$有界超Riesz变换的例子。
Comments 33 pages
Diffusion-Robust Optimization over Graphs
图上的扩散鲁棒优化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出一种基于扩散的不确定性模型用于有向图上的鲁棒优化，其中边权扰动沿相邻边传播并满足节点守恒约束，分析了该拓扑感知不确定性对凸网络问题和组合图问题计算复杂度的影响。
Comments 46 pages, 6 figures
Latent Diffusion for Missing Data
缺失数据的潜在扩散模型
机构 * Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； Pioneer Centre for Artificial Intelligence（先锋人工智能中心）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出两阶段框架，先利用鲁棒VAE从缺失数据中学习潜在表示，再训练扩散模型，在MCAR缺失率高达50%时仍保持高质量生成，优于像素空间扩散。
The diffusion equation for non-Markovian Gaussian stochastic processes
非马尔可夫高斯随机过程的扩散方程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文推导了在不假设马尔可夫性和平稳性的情况下，粒子位移概率密度函数的精确演化方程。通过构建基于Wick定理的系统方程体系，得出一个封闭的非马尔可夫扩散方程，扩展了福克-普朗克描述并在无限阶极限下保持高斯性。
Blocking of 2D bistable reaction-diffusion fronts by obstacles
二维双稳反应扩散前沿被障碍物阻塞
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究二维双稳反应扩散前沿被几何障碍物阻塞的定量条件，通过守恒定律方法构建分析模型，预测阻塞阈值，并验证复杂几何结构中前沿传播的启发式规则。
Integral-equation analysis of transient diffusion-limited currents at disk electrodes: Asymptotic expansion and compact approximation
盘电极瞬态扩散限制电流的积分方程分析：渐近展开与紧凑近似
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文研究了盘电极在界面离子浓度变化引起的电位阶跃后瞬态扩散限制电流，通过渐近展开和紧凑近似方法提出了一种分析框架，用于分析瞬态电流、提取扩散参数并评估常用解析近似的准确性。
Comments 5 figures
Journal ref J. Electroanal. Chem. 1017, 120292 (2026)
Training Diffusion Policies via Prior-Mapping Co-Evolution
通过先验映射协同进化训练扩散策略
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； CFAR Agency for Science Technology and Research（科技研究局（CFAR）） ； IHPC Agency for Science Technology and Research（科技研究局（IHPC））
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出GoRL框架，通过将策略优化限制在易处理的潜空间，同时用条件生成解码器合成动作，解耦优化与生成，实现稳定优化与表达力提升，在连续控制任务上显著超越基线。
Comments Ver 3 (Accepted as a conference paper by ICML 2026)
Lorentz-boosted diffusion: initial value formulation and exact solutions
洛伦兹加速扩散：初值公式与精确解
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对扩散方程在加速系中的指数不稳定性问题，利用相对论Fokker-Planck动力学理论嵌入，提出一维洛伦兹加速扩散的修正初值问题，并给出闭式格林函数和精确解。
Comments 13 pages, 5 figures, published in PRD (see https://journals.aps.org/prd/abstract/10.1103/k646-mgz5)
Journal ref Phys. Rev. D 113, 114038 (June, 2026)
Discrete State Diffusion Models: A Sample Complexity Perspective
离散状态扩散模型：样本复杂度视角
机构 * Purdue University（普渡大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文提出离散状态扩散模型的理论框架，首次给出样本复杂度界为$\widetilde{\mathcal{O}}(\epsilon^{-2})$，通过将分数估计误差分解为统计、近似、优化和裁剪分量，揭示了高效训练的关键。
Comments This is the accepted version of the paper. It was accepted to AISTATS 2026
VDW-GNNs: Vector diffusion wavelets for geometric graph neural networks
VDW-GNNs：面向几何图神经网络的向量扩散小波
机构 * Program in Computing, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学计算项目） ； Department of Mathematics, UCLA, Los Angeles, CA, USA（洛杉矶大学数学系） ； Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学计算机科学系） ； Department of Genetics, Yale University, New Haven, CT, USA（耶鲁大学遗传学系） ； Department of Mathematics, Boise State University, Boise, Idaho, USA（博伊西州立大学数学系）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出向量扩散小波（VDW），受向量扩散映射算法启发，可有效融入几何图神经网络（VDW-GNNs），在合成点云和真实风场、神经活动数据上表现良好，并证明其具有框架理论和旋转平移对称性。
Comments Presented at ICML 2026. A previous, shorter version of this work was presented in the "New Perspectives in Advancing Graph Machine Learning" workshop at NeurIPS 2025
From Noise to Order: Learning to Rank via Denoising Diffusion
从噪声到有序：通过去噪扩散学习排序
机构 * University of Guelph（圭尔夫大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； University of Toronto（多伦多大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出基于去噪扩散的生成式排序模型DiffusionRank，通过建模特征向量与相关性标签的联合分布，在四个标准LTR数据集上优于传统判别式方法。
Diffusion bridge with misspecification: theory construction and application to high-resolution fish count data
误指定扩散桥：理论构建及在高分辨率鱼类计数数据中的应用
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对扩散桥模型可能误指定的问题，通过Girsanov变换和相对熵度量模型不确定性，提出可解析求解的优化问题以给出性能指标的上下界，并应用于高分辨率鱼类计数数据。
Comments Updated on June 21, 2026
MedFedPure: A Medical Federated Framework with MAE-based Detection and Diffusion Purification for Inference-Time Attacks
MedFedPure: 基于MAE检测和扩散净化的医疗联邦框架用于推理时攻击防御
机构 * School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） ； Max Planck Institute for Brain Research（马克斯·普朗克脑研究所在法兰克福） ； School of Computer Engineering,University of Science and Technology (IUST)（科学技术大学（IUST）计算机工程学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； University of Waterloo（滑铁卢大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 提出MedFedPure框架，结合个性化联邦学习、掩码自编码器检测和自适应扩散净化，在推理时防御对抗攻击，在Br35H脑MRI数据集上强攻击下准确率从49.50%提升至87.33%，干净准确率保持97.67%。
