A General First- and Second-Order Numerical Solver for Non-Markovian Quantum State Diffusion
非马尔可夫量子态扩散的通用一阶和二阶数值求解器
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究非马尔可夫开放量子系统数值模拟难题，基于线性NMQSD方程解析解构建通用辅助态框架，分离数值构建步骤，给出一阶和二阶格式及跃迁规则，经数值结果验证方法对不同情况的适用性。
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 2359 篇
Scaling universal Fermi network toward ground states: A diffusion-Monte-Carlo assessment
将通用费米网络扩展到基态：扩散蒙特卡罗评估
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究将费米集神经网络架构通过变分蒙特卡罗框架扩展以找相互作用基态，经固定相扩散蒙特卡罗优化，随网络大小增加变分能量降低，能量改进趋于零，还展示了对凝胶和量子点中相互作用电子的扩展及评估。
Logarithmic Aging Diffusion from a Multiplicative Event Clock: Rare Event Statistics, Ultraslow Transport, and Ensemble-Time Inequivalence
来自乘法事件时钟的对数老化扩散：稀有事件统计、超慢输运与系综 - 时间不等价
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究对数时间依赖性老化材料的潜在随机机制，提出特定对数老化过程，其事件时间具乘法性。通过事件计数等统计产生多种定律，区分不同表示，用联合可观测量一致性测试时钟，揭示系综 - 时间不等价等特性。
Comments 86 pages, 12 figures
UNIFUSION: Adapting Autoregressive Language Models into Discrete Diffusion under a Unified Reverse-Rate Objective
统一融合：在统一反向速率目标下将自回归语言模型适配到离散扩散
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications（北京数学科学与应用研究院） ； Wuhan University（武汉大学） ； MathonAI（未知（暂未找到合适中文翻译））
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究旨在将预训练的自回归语言模型适配到均匀噪声扩散。通过建立不同模型间联系并推导转换，提出UNIFUSION方法。经实验评估，该方法能改善生成困惑度与单字熵权衡，在相同规模模型中多项指标表现优异。
Rethinking the Generation Order of Block Diffusion Language Models
重新思考块扩散语言模型的生成顺序
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究块扩散语言模型的采样，基于其更适合从左到右解码的特点，提出并行自回归解码方法PARD，该方法无需训练，能保留结构并允许并行令牌承诺，实验证明其在生成质量和速度上优于现有方法。
Comments 20 pages, 15 figures, 6 tables
PAC-DP: PAC-Bayesian Diffusion Policy Learning
PAC-DP：PAC贝叶斯扩散策略学习
机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对扩散策略在有限数据下泛化控制有限的问题，提出PAC-DP，将DP建模为贝叶斯神经网络并定义泛化界导出新训练目标。该方法理论上规范DP训练，实验显示在多基准测试中性能提升，尤其在低数据和复杂任务中效果显著。
Diffusion-Guided Search via Exponential Tilting (DiffTilt): An Application to Falsification of Safety-Critical Systems
通过指数倾斜的扩散引导搜索（DiffTilt）：在安全关键系统证伪中的应用
机构 * School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） ； Toyota Motor North America, Research & Development（丰田汽车北美研发公司）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对自主和网络物理系统安全关键故障发现难题，提出DiffTilt框架，通过指数倾斜扩散模型诱导分布进行引导搜索，放大故障概率，优于条件采样，在基准测试中表现良好，提升了证伪性能。
TRE: Training-Free Hallucination Detection for Diffusion Language Models
TRE：用于扩散语言模型的无训练幻觉检测
机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对扩散语言模型的幻觉问题，现有方法有局限。本文提出无训练的TRE指标，通过在模型解码过程中沿时空维度提取熵信号来估计幻觉风险，经实验验证其性能有竞争力，具有泛化性、效率和鲁棒性等优点。
Comments 25 pages
PRESTO: Prefix-Aligned Tree Drafting for Diffusion Speculative Decoding
PRESTO：用于扩散推测解码的前缀对齐树草稿生成
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对扩散大语言模型用于推测解码时现有方法的局限，提出PRESTO框架，通过前缀对齐评分和基于优先级的树搜索，解决扩散草稿与前缀验证不匹配问题，在多种基准测试中显著提升了端到端吞吐量。
Differencing the Diffusion Trajectory toward Uncertain Components for Time Series Forecasting
针对时间序列预测，向不确定成分差分扩散轨迹
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 研究针对时间序列预测中未来与历史的不对称问题，提出DiffDiff扩散框架，将可预测性不对称嵌入扩散轨迹，使前向算子依赖步骤，在多基准测试中优于基线，能集中精力于目标最不确定成分，减轻重建历史锚定内容负担。
Diffusion Bootstrap for High-Dimensional Linear Models
高维线性模型的扩散自举法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究高维线性模型中经典自举法的不足，提出基于扩散的配对自举法，通过学习生成律取代经验联合分布，经理论论证和实验验证，该方法能改善方差校准及I型错误校准。
Reverse-Time Diffusion Processes for Discrete Time Linear and Nonlinear Systems with non-Gaussian Noise
具有非高斯噪声的离散时间线性和非线性系统的反向时间扩散过程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 本文针对具有非高斯噪声的离散时间线性和非线性系统，建立了直接找到反向扩散的理论，给出正向线性且噪声高斯时反向模型为输入仿射的条件，揭示多种状态密度下不存在输入仿射反向扩散及与连续时间对应方程反转的差异。
Comments 17 pages
From Score Learning to Discretized Sampling: An End-to-End Generalization Analysis of Diffusion Models
从得分学习到离散采样：扩散模型的端到端泛化分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究基于实际残差网络架构的得分扩散模型，建立统一收敛和泛化框架，分析从得分函数学习到采样过程的特性，将生成误差分解为四个分量，定量刻画训练样本大小等因素对扩散模型样本保真度的控制。
A convergent Scharfetter-Gummel scheme for a three-species drift-diffusion model for memristors
一种用于忆阻器的三物种漂移扩散模型的收敛性Scharfetter-Gummel格式
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对忆阻器的三物种漂移扩散模型，提出保持结构的全隐式Scharfetter-Gummel有限体积格式，重铸通量揭示隐藏信息分量，建立离散解存在性等，二维数值模拟证实格式特性及忆阻器细丝形成。
Closed-loop solvability of infinite-horizon stochastic linear-quadratic problem for Markov regime-switching jump-diffusion system
马尔可夫状态切换跳跃扩散系统无限时域随机线性二次问题的闭环可解性
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究马尔可夫状态切换跳跃扩散系统无限时域随机线性二次控制问题，通过耦合代数黎卡提方程系统的稳定解给出最优控制反馈表示，并应用于终身财富跟踪问题得出最优投资策略。
A CIR-Type Diffusion Driven by Hermite Processes: Well-Posedness, Positivity and Malliavin Analysis
由埃尔米特过程驱动的CIR型扩散：适定性、正性和 Malliavin 分析
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究由埃尔米特过程驱动的广义CIR扩散，利用其赫尔德正则性在杨氏 - 斯蒂尔杰斯意义下解释动力学，建立了适定性、正性界、Malliavin可微性及绝对连续性四个主要结果。
Data-Driven Diffusion Processes on Differential Forms via the Projected Ambient Connection Laplacian
通过投影环境联络拉普拉斯算子在微分形式上进行数据驱动的扩散过程
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究如何通过投影环境联络拉普拉斯算子对微分形式进行数据驱动的扩散过程，基于新颖表示构造矩阵值扩散算子，有渐近最优核带宽缩放，推导显式欧拉格式并经数值实验验证，为几何偏微分方程数值逼近奠定基础。
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Generalized Fine-Tuning of Diffusion Models via Stochastic Control and FBSDEs
通过随机控制和正倒向随机微分方程对扩散模型进行广义微调
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 从随机控制角度为扩散模型提出广义微调框架，引入一般运行成本，通过正倒向随机微分方程刻画值函数，建立存在唯一性，最优控制有非线性反馈形式，还引入梯度相关惩罚，提供统一微调框架。
Impact of ion-electron collisions on nonlocal ion heat conduction, viscous stress, and diffusion
离子-电子碰撞对非局部离子热传导、粘性应力和扩散的影响
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究离子-电子碰撞对强非均匀等离子体中离子输运的影响，采用第一性原理简化动力学方法，发现其显著改变非局部热流峰值并强烈抑制非局部预热。
Catalyst Diffusion Transformer: Generative Inverse Design of Heterogeneous Catalysts
催化剂扩散变换器：多相催化剂的生成式逆设计
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 针对催化剂发现人力物力消耗大及现有生成模型局限性问题，提出催化剂扩散变换器CatDiT，通过学习潜在表示实现高效训练与快速采样，支持多条件设定，用于逆催化剂设计，在氮还原反应中取得良好效果，是实用可扩展的方法。
Statistical Mechanics of Thermal Diffusion in Rough Energy Landscapes
粗糙能量景观中热扩散的统计力学
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 该研究从质量输运变分原理出发，提出统计框架描述复杂固体热扩散，表明微观涨落支配非阿累尼乌斯扩散，动力学项可机器学习处理，还阐述了固溶体空位扩散在不同条件下与阿累尼乌斯行为的关系。
Comments 14 pages, 3 figures, 24 pages supplementary material
TG-Diff: Coupling Discrete Topology Diffusion and Topology-conditioned Geometry Diffusions for B-Rep Generation
TG-Diff：耦合离散拓扑扩散与拓扑条件几何扩散用于边界表示生成
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究提出TG-Diff框架，通过解耦拓扑与几何建模生成B-rep。基于以曲面为中心的表示开发两个扩散模型，拓扑扩散用离散扩散模型，曲面隐变量生成用条件隐变量扩散模型，经后处理形成封闭B-rep，计算量小且性能优越。
Comments none
GRACE: Gradient-Free Robot Action Generation via Combined Diffusion-MPPI Posterior Mean Estimation
GRACE：通过组合扩散-MPPI后验均值估计实现无梯度机器人动作生成
机构 * School of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程学院） ； Advanced Institute of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院）
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究提出GRACE方法，通过组合扩散-MPPI后验均值估计，仅用前向成本评估引导预训练扩散策略，构建成本条件引导后验并估计均值，在模拟和真实机器人上验证，比基线方法成功率高，能避免部署时障碍物。
MotifRole-Diff: Risk-Optimal Role-Aware Corruption for Masked Molecular Graph Diffusion
MotifRole-Diff：用于掩码分子图扩散的风险最优角色感知损坏
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对分子图扩散中统一损坏计划的不足，提出MotifRole-Diff方法，根据去噪难度和扰动影响分配掩码率，经实验验证该方法能提升生成有效性并降低FCD，表明结构感知损坏是更优掩码策略。
From Score Approximation to Distribution Approximation in Score-Based Diffusion Models
基于得分的扩散模型中从得分近似到分布近似
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究基于得分的扩散模型中得分近似与分布近似的关系，利用经典神经网络近似理论等，通过推导显式上界，建立两者定量联系，给出从得分函数近似到反向扩散模型概率分布近似的简单明确保证。
Comments 18 pages
Diffusion-guided optimization for full waveform inversion
用于全波形反演的扩散引导优化
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究提出在全波形反演（FWI）中用预训练扩散模型作正则化器，比较三种引导策略，通过多种实验表明分裂吉布斯扩散采样（SGDS）能提升重建质量，扩散引导优化可作实用正则化策略并保留波动方程建模循环。
Comments 32 pages, 16 figures. Source code: https://github.com/shenyiran91/SGDS-FWI
Anomalous Diffusion of Tropical Cyclones Observed in Huge Ensembles of Hindcasts
在大量后报数据中观测到的热带气旋异常扩散
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 该研究利用2023年夏季大量后报数据，通过改进的检测和跟踪框架识别热带气旋，用球形傅里叶神经算子生成后报数据，重现异常扩散幂律，得出其对热带气旋轨迹和登陆位置预测性的影响。
Anomalous-diffusion synthesis of non-Gaussian reservoir anomalies for time-lapse seismic inversion
用于时移地震反演的非高斯储层异常的反常扩散合成
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 该研究开发基于物理知识的时移地震反演框架，针对现有方法无法捕捉储层反常输运特征的问题，引入时空分数扩散数据生成器，训练卷积神经网络，经验证能准确重建异常，扩展了4D地震反演适用性。
Unbiased Diffusion Monte Carlo for non local operators
用于非局部算符的无偏扩散蒙特卡罗方法
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 该研究针对计算非局部算符的无偏扩散蒙特卡罗估计值问题，提出新数学精确方法，指出前沿技术前向行走的局限，通过在对称哈伯德二聚体和氦原子系统中的验证，证明新方法显著优于前向行走。
Comments 14 pages, 5 figures
Property-Guided Diffusion for Inverse Design of Crystalline Materials
用于晶体材料逆设计的属性引导扩散
专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)
AI总结 研究针对晶体材料逆设计中属性引导相关问题，基于DiffCrysGen开发框架，用参数高效适配器微调及无分类器引导，以多种属性为任务研究其影响，经预筛选和验证识别出稳定材料，确立该框架并提供新见解。
Comments 15 pages, 12 figures
