图像生成

DIVER: Reinforced Diffusion Breaks Imitation Bottlenecks in End-to-End Autonomous Driving

DIVER：强化扩散突破端到端自动驾驶的模仿瓶颈

Ziying Song, Lin Liu, Hongyu Pan, Bencheng Liao, Mingzhe Guo, Lei Yang, Yongchang Zhang, Shaoqing Xu, Caiyan Jia, Yadan Luo

机构 * School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大数据挖掘与具身智能关键实验室，北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland（昆士兰大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DIVER通过融合强化学习与扩散生成，生成多样化可行轨迹，提升自动驾驶的泛化能力，解决模仿学习中的模式崩溃问题。

Comments 17 pages, 10 figures

SHIFT: Motion Alignment in Video Diffusion Models with Adversarial Hybrid Fine-Tuning

SHIFT: 视频扩散模型中的运动对齐与对抗混合微调

Xi Ye, Wenjia Yang, Yangyang Xu, Xiaoyang Liu, Duo Su, Mengfei Xia, Jun Zhu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； University of Chinese Academy of Science（中国科学院大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对视频扩散模型微调后运动保真度下降的问题，提出基于像素通量动力学的像素运动奖励和SHIFT框架（平滑混合微调），通过对抗优势改进收敛并缓解奖励黑客，有效解决动态度坍塌。

Comments Accepted by ECCV2026

MLFFM-SegDiff: A Multi-Level Feature Fusion Diffusion Model for Skin Lesion Segmentation

MLFFM-SegDiff：一种用于皮肤病变分割的多级特征融合扩散模型

Jingjun Gu, Chaojie Shen, Yifeng Cao, Wei Zhang, Yiliu Li, Aobo Fan

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对皮肤镜图像分割中边界模糊、对比度低等问题，提出基于扩散模型的多级特征融合方法MLFFM-SegDiff，通过双路径U-Net编码器、多级特征融合模块和边界敏感损失函数提升分割精度，在ISIC2018等数据集上优于现有方法。

Proposal-Conditioned Latent Diffusion for Closed-Loop Traffic Scenario Generation

基于提议条件的闭环交通场景生成潜扩散模型

Shubham Vaijanath Phoolari, Aleyna Kara, Christoph Lauer, Steven Peters

机构 * CARIAD SE ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Institute of Automotive Engineering (FZD), TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学汽车工程研究所（FZD）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种基于实例场景上下文和多模态提议先验的扩散框架，通过紧凑动作潜表示和提议初始化提升采样效率，实现闭环交通场景的逼真、安全且可控生成。

Comments Accepted for publication at the IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2026

Focusing on What Matters: Saliency-Harnessing Accurate Routing for Diffusion MoE

关注重要之处：面向扩散MoE的显著性引导精确路由

Haoyou Deng, Keyu Yan, Chaojie Mao, Xiang Wang, Yu Liu, Changxin Gao, Nong Sang

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院图像处理与智能控制重点实验室） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对扩散MoE中路由无法准确分配计算资源给显著令牌的问题，提出SharpMoE后训练框架，利用干净潜在特征作为无噪声引导信号，并引入轨迹路由损失，实现精确资源分配，在视觉生成中达到最优性能。

Comments ECCV 2026

LearniBridge: Learnable Calibration of Feature Caching for Diffusion Models Acceleration

LearniBridge: 用于扩散模型加速的特征缓存的可学习校准

Xuyue Huang, Zhe Chen, Wang Shen, Xiao-Ping Zhang

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出LearniBridge，一种基于低秩共享子空间的可学习校准机制，通过轻量LoRA更新实现特征缓存的多时间步校准，仅需3-5个训练样本即可在图像和视频生成中实现高达5.87倍加速。

Comments Accepted to ICML 2026

ResilPhase: Plug-and-Play Phase Mapping and Noise-Resilient Macro-Trajectory Extrapolation for Diffusion Acceleration

ResilPhase: 即插即用的相位映射与抗噪宏轨迹外推用于扩散加速

Qicheng Zhao, Yu Li, Qi Sun, Zheyu Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对扩散模型推理延迟高的问题，提出ResilPhase框架，通过将加速推理重构为ODE空间中的稳定宏轨迹外推，并引入无导数重心拉格朗日外推器和有界相位映射，实现高加速比下的抗噪加速。

Comments Accepted by ECCV 2026

TinySR: Pruning Diffusion for Real-World Image Super-Resolution

TinySR：剪枝扩散模型用于现实世界图像超分辨率

Linwei Dong, Qingnan Fan, Yuhang Yu, Qi Zhang, Jinwei Chen, Yawei Luo, Changqing Zou

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Vivo Mobile Communication Co. Ltd（沃伊通信有限公司） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出TinySR，一种针对现实世界图像超分辨率的紧凑高效扩散模型，通过动态块激活和扩展-腐蚀策略实现实时性能与高质量输出，相比教师模型TSD-SR在计算成本和参数量上分别减少5.68倍和83%。

Point Cloud Diffusion with Global and Local Reconstruction for Instance-Level 3D Anomaly Detection

基于全局与局部重建的点云扩散用于实例级3D异常检测

Linchun Wu, Qin Zou, Jiwen Lu, Qingquan Li

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Guangdong Artificial Intelligence and Digital Economy Laboratory (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出PCDiff框架，通过实例级多模态条件生成弱缺陷异常，并采用联合局部-全局重建算法恢复前景缺陷同时保持背景正常结构，在3D异常检测中显著优于现有方法。

UniTeD: Unified Temporal Diffusion for Joint Perception and Planning in Autonomous Driving

UniTeD: 面向自动驾驶联合感知与规划的时域统一扩散模型

Bo Zhao, Xinting Zhao, Naifan Li, Erkang Cheng, Haibin Ling

机构 * Nullmax ； Westlake University（西湖大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出UniTeD框架，通过共享生成空间的迭代去噪统一建模感知与规划，引入时域过渡模块和锚点刷新策略，在多个基准上达到最先进性能。

Comments Accept to ECCV 2026

TensorLDM: A Component-Wise Latent Diffusion Model for Volumetric DTI Reconstruction from Sparse DWIs

TensorLDM: 一种用于从稀疏DWI重建体积DTI的组件式潜在扩散模型

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔大学医院放射科） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔大学医院医疗AI研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TensorLDM，一种组件式潜在扩散模型，通过分组编码器、解剖条件自编码器、跨组件注意力和专家混合条件机制，从稀疏DWI中重建扩散张量，在HCP数据集上实现高精度和物理有效性。

Spatio-Temporal Mixture-of-Modality-Experts Diffusion for Quantitative DCE-MRI Synthesis from Incomplete MR Sequences

时空模态专家混合扩散：从不完整MR序列合成定量DCE-MRI

Junhyeok Lee, Kyu Sung Choi

机构 * Interdisciplinary Program in Cancer Biology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院癌症生物学跨学科项目） ； Department of Radiology, Seoul National University Hospital（首尔大学医院放射科） ； Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine（首尔大学医学院放射科） ； Healthcare AI Research Institute, Seoul National University Hospital（首尔大学医院医疗人工智能研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出时空模态专家混合（ST-MoME）条件扩散框架，通过时空门控网络融合多模态专家特征，从任意子集合成3D DCE参数图，在386例脑肿瘤数据上16种缺失场景下取得最优NMSE。

Anatomically-conditioned Latent Diffusion Model for Data-Efficient Few-Shot Cross-Domain 3D Glioma MRI Synthesis

解剖条件约束的潜在扩散模型用于数据高效的小样本跨域3D胶质瘤MRI合成

Salman Shaik, Truong Thanh Hung Nguyen, Hung Cao

机构 * Analytics Everywhere Lab, University of New Brunswick, Canada（新不伦瑞克大学分析无处不在实验室，加拿大） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出解剖条件约束的潜在扩散模型（ALDM），通过两阶段框架（3D变分自编码器学习解剖先验，ControlNet引导的潜在扩散生成结构一致体积）在仅16张目标图像的小样本设置下优于GAN基线，实现FID 85.40和分类AUC 0.987。

Comments Published in Canadian AI 2026

Cross-Modality Structural Guidance in 3D Latent Diffusion for Robust FLAIR Super-Resolution

跨模态结构引导的3D潜在扩散用于鲁棒FLAIR超分辨率

Haoyu Lan, Jiazhen Zhang, John Onofrey, Bino Varghese, Nasim Sheikh-Bahaei, Arthur W. Toga, Jeiran Choupan

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MR-DiffuSR框架，利用HR T1w结构先验通过跨模态结构swin注意力引导厚层FLAIR超分辨率，采用混合尺度退化策略和DINOv3感知损失，在ADNI-4数据集上优于CNN和2D扩散方法，并在下游白质高信号分割中保持鲁棒性。

DRM: Diffusion-based Reward Model With Step-wise Guidance

DRM: 基于扩散的奖励模型与逐步引导

Jaxon Zhang, Binxin Yang, Hubery Yin, Chen Li, Jing Lyu

机构 * Peking University（北京大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于扩散的奖励模型（DRM），利用预训练扩散模型作为评估骨干，通过逐步评估能力改进强化学习对齐和推理采样，提升图像生成质量。

Streaming-dLLM: Accelerating Diffusion LLMs via Suffix Pruning and Dynamic Decoding

Streaming-dLLM: 通过后缀剪枝和动态解码加速扩散大语言模型

Zhongyu Xiao, Zhiwei Hao, Jianyuan Guo, Yong Luo, Jia Liu, Jie Xu, Han Hu

机构 * School of information（信息学院） ； Electronics, Beijing Institute of Technology, Beijing（电子学院，北京理工大学，北京） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong（计算机科学系，香港城市大学，香港） ； School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan（计算机科学学院，武汉大学，武汉） ； School of Economics（经济学院） ； Management, Communication University of China, Beijing（管理学院，中国传媒大学，北京） ； School of Science（科学学院） ； Engineering, The Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), Shenzhen（工程学院，香港中文大学（深圳），深圳） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Streaming-dLLM，通过空间上的注意力引导后缀建模剪枝冗余掩码令牌和时间上的动态置信度感知早停策略，实现无需训练的扩散大语言模型推理加速，最高达68.2倍加速且保持生成质量。

Comments Tech report. Code is available at https://github.com/xiaoshideta/Streaming-dLLM

FLUX3D: High-Fidelity 3D Gaussian Generation with Diffusion-Aligned Sparse Representation

FLUX3D: 基于扩散对齐稀疏表示的高保真3D高斯生成

Haorui Ji, Weizhe Liu, Hongdong Li, Hengkai Guo

机构 * The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出FLUX3D框架，通过扩散对齐结构化潜变量（DA-SLAT）和稀疏结构感知扩散变压器（SMDiT）解决稀疏体素表示中高频细节丢失和跨模态对齐问题，实现高保真图像到3D高斯生成。

Dual-Branch Cross-Projection Debiasing through Diffusion-based Disentanglement

基于扩散解耦的双分支交叉投影去偏

Xiangqian Zhao, Xinyang Jiang, Zhipeng Xu, Lingfeng He, Zilong Wang, Dongsheng Li, De Cheng, Nannan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对有偏数据下基础模型的泛化问题，提出置信引导的偏差概念挖掘（CBCM）和双分支交叉投影去偏（DCD）框架，通过扩散解耦和交叉零空间投影分离目标与虚假特征，在无组标签条件下实现最差组准确率最优。

ZeroGVC: Zero-Shot Generative Video Compression with Autoregressive Diffusion Priors

ZeroGVC：基于自回归扩散先验的零样本生成式视频压缩

Yixin Gao, Xiaohan Pan, Lin Liu, Xin Li, Zhibo Chen, Qi Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Inc（华为公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ZeroGVC，一种零样本生成式视频压缩框架，利用预训练自回归扩散先验，通过码本引导的自回归潜压缩和双向参考模式，在超低码率下实现高质量感知重建，无需额外训练。

Diffusion Integrated Gradients: Controllable Path Generation for Flexible Feature Attribution

扩散积分梯度：用于灵活特征归因的可控路径生成

Soyeon Kim, Kyowoon Lee, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Ajou University（亚洲大学） ； INEEJI Corp.（INEEJI公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出扩散积分梯度（DiffIG），通过扩散模型生成路径并嵌入用户引导，实现灵活可控的特征归因，在定量和定性上优于现有方法。

Comments 44 pages, 22 figures, 10 tables. Accepted to ECCV 2026; includes appendix

HilDA: Hierarchical Distillation with Diffusion for Advancing Self-Supervised LiDAR Pre-training

HilDA：利用扩散的分层蒸馏推进自监督LiDAR预训练

Maciej Wozniak, Jesper Ericsson, Hariprasath Govindarajan, Truls Nyberg, Thomas Gustafsson, Patric Jensfelt, Olov Andersson

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； Linköping University（林雪平大学） ； TRATON AB（TRATON公司） ； Qualcomm Auto Ltd Sweden Filial（高通汽车有限公司瑞典分公司） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出HilDA框架，通过分层蒸馏（多层蒸馏和全局上下文蒸馏）结合时间占用扩散目标，自监督预训练LiDAR骨干网络，在3D检测、场景流和语义占用预测任务上达到最先进水平。

Comments Accepted to ECCV 2026. Maciej and Jesper contributed equally

D3Seg: Dependency-Aware Diffusion for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalities

D3Seg: 依赖感知的扩散模型用于缺失模态的脑肿瘤分割

Danish Ali, Ajmal Mian, Naveed Akhtar, Ghulam Mubashar Hassan

机构 * The University of Western Australia（西澳大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出D3Seg模型，通过多跳模态图融合、轻量扩散插补机制和概率空间决策细化，解决缺失MRI模态下的脑肿瘤分割问题，提升分割性能并保持计算效率。

Emotion Diffusion Classifier with Adaptive Margin Discrepancy Training for Facial Expression Recognition

具有自适应间隔差异训练的情感扩散分类器用于面部表情识别

Rongkang Dong, Cuixin Yang, Cong Zhang, Yushen Zuo, Kin-Man Lam

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电子与电气工程系） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出基于条件生成扩散模型的情感扩散分类器（EmoDC），通过自适应间隔差异训练（AMDiT）动态调整间隔，提升噪声预测判别能力，在面部表情识别中优于现有判别模型。

2D Versus 3D Diffusion for In Silico Training of Interventional X-ray AI Models

二维与三维扩散在介入X射线AI模型模拟训练中的比较

Sampath Rapuri, Jeremy Ko, Benjamin D. Killeen, Russell H. Taylor, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文比较了基于3D条件潜在扩散模型生成CT体数据用于DRR合成与基于视图条件的2D扩散模型直接生成合成X射线两种方法，发现2D扩散生成的合成X射线可用于训练解剖标志检测模型，性能接近真实数据训练模型。

TooBad: Backdoor Diffusion Models with Ultra-Low Poison Rate and Imperceptible Trigger

TooBad: 超低投毒率和不可察觉触发器的后门扩散模型

Vu Tuan Truong, Long Bao Le

机构 * INRS, University of Quebec（INRS大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TooBad框架，通过针对扩散模型的触发器优化技术，在极低投毒率（0.5%）下实现高攻击成功率（>85%），并保持高隐蔽性和实用性。

Journal ref ECCV 2026

Ocean4D: Generative Underwater 4D Reconstruction via Medium-Aware Video Diffusion

Ocean4D：通过介质感知视频扩散的生成式水下4D重建

Yuqiang Huang, Yuxi Wang, Junyu Dong, Zhaoxiang Zhang

机构 * Faculty of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学部） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Ocean4D生成式框架，通过4D几何一致性条件化和介质感知去噪扩散，解决水下动态场景中吸收与散射导致的几何不稳定和跨视角不一致问题，实现单目视频到目标轨迹的高质量4D重建。

ScalingAttention: Discovering Intrinsic Sparse Attention Topology for Video Diffusion Transformers

ScalingAttention: 发现视频扩散变换器的内在稀疏注意力拓扑

Ruiliang Zhou, Xuecheng Wu, Kang He, Guangyun Han, Bin Liu, Qinqin Chen, Wende Xu, Qingjie Zhao, Chengru Song

机构 * KlingAI Research（KlingAI研究院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ScalingAttention框架，通过权重编码的稀疏拓扑（WEST）和保真度感知灵敏度调优（FAST）实现训练无关的注意力稀疏化，在Wan2.1上获得最高1.90倍加速并保持高质量。

Comments 18 pages, 9 figures

The Impact of VAE Design on Latent Pose Representations for Diffusion-based Sign Language Production

VAE设计对基于扩散的手语生成中潜在姿态表示的影响

Guilhem Fauré, Mostafa Sadeghi, Sam Bigeard, Slim Ouni

机构 * CNRS（国家科学研究中心） ； Inria（法国国家信息与自动化技术研究所） ； LORIA（洛林信息与自动化研究所） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究变分自编码器（VAE）架构和训练目标设计如何影响潜在空间结构，进而影响基于潜在扩散模型的手语生成性能，发现潜在空间特性比重建精度更能解释生成性能差异。

Journal ref GenSign Generative AI for Sign Language CVPR 2026 Workshop, Jun 2026, Denver (Colorado, USA), France. pp. 10631-10640

Modular Diffusion Models for Structured Visual Recognition

模块化扩散模型用于结构化视觉识别

Siddhesh Khandelwal, Björn Ommer, Leonid Sigal

机构 * Department of Computer Science, University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学计算机科学系） ； Vector Institute for AI（向量人工智能研究所） ； CompVis, Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑路德维希·马克西米利安大学计算机视觉实验室） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能教席） 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出模块化扩散模型（MDMs），通过将扩散过程分解为任务特定模块，学习结构化输出的分布，以处理视觉识别中的不确定性，在目标检测、实例分割和场景图生成任务上取得优势。

Comments 34 pages, 7 figures, 4 tables

Prompting Diffusion Models for Zero-Shot Instance Segmentation

提示扩散模型用于零样本实例分割

Irem Zeynep Alagöz, Nils Morbitzer, Andrea Ramazzina, Nassir Navab, Federico Tombari, Stefano Gasperini

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； Munich Center of Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； Mercedes-Benz AG（梅赛德斯-奔驰集团） ； Visualais 纠错

专题命中 扩散模型 ：diffusion(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出Prompt2Seg框架，通过空间条件化增强扩散模型，利用2D高斯或置信度图作为提示，实现零样本实例分割，在多个数据集上优于基线。

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