图像生成

Riemannian Metric Matching for Scalable Geometric Modeling of Distributions

黎曼度量匹配：面向分布的可扩展几何建模

Jacob Bamberger, Adam Gosztolai, Pierre Vandergheynst, Michael Bronstein, Iolo Jones

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出黎曼度量匹配框架，通过神经网络学习数据的黎曼几何，利用carré du champ算子的条件期望形式实现样本级训练和恒定成本推理，在精度相当或更优下速度提升400倍。

Comments ICML 2026 (Oral)

Pluralistic-Alignment Urbanism: Operationalizing a Right to AI for Inclusive Public Space

多元对齐城市主义：将人工智能权利操作化以促进包容性公共空间

Rashid Mushkani

专题命中 图像生成评测 ：text-to-image(abstract)

AI总结 提出多元对齐城市主义（PAU）框架，通过两个蒙特利尔案例研究，将公共空间AI系统视为公民基础设施，并制定程序性AI权利，以处理分歧、亚组差异和偏好判断，实现包容性治理。

Comments Accepted to The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25--28, 2026, Montreal, QC, Canada

Temporal Sheaf Neural Networks with Dynamic Orthogonal Transport

时序层神经网络与动态正交传输

Md Sadek Hossain Asif, Tanzila Khan, Md. Mosaddek Khan

机构 * University of Dhaka（达卡大学） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出时序层神经网络（TSNN），通过动态正交帧和局部坐标系间显式传输实现时序链接预测，在多种基准上超越现有方法，尤其适用于节点角色异质性强的图。

When Do Local Score Models Extrapolate Across Size? A Diagnostic Theory and Benchmark

局部评分模型何时能跨尺寸外推？诊断理论与基准

Wenjie Xi

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Department of Physics and HK Institute of Quantum Science & Technology（物理系与香港量子科学与技术研究所） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 提出诊断理论，证明局部模型能否稳定外推取决于高斯平滑评分的准局部性，并引入有限深度局部流（FDLF）基准进行验证。

Synthetic but Not Realistic: The Evaluation Challenge in Generative Modelling for Structured Electronic Medical Records

合成但不真实：结构化电子病历生成建模中的评估挑战

Nicholas I-Hsien Kuo, Blanca Gallego, Louisa Jorm

机构 * Centre for Big Data Research in Health, the University of New South Wales（新南威尔士大学健康大数据研究中心） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对合成电子病历评估过度依赖统计相似性而忽视临床有效性的问题，提出基于流行病学的多维度评估框架，发现当前生成模型虽能复现边缘分布，但无法同时保持亚组结构、效应估计和依赖关系，导致评估高估数据质量。

Declarative Outcome-Conformant Synthesis: Exact, Closed-Form Specification Satisfaction and a Conformance Benchmark

声明性结果一致性合成：精确、闭式规范满足及一致性基准

Muhammed Rasin

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 图像生成评测 ：diffusion(abstract)

AI总结 针对无源数据下精确满足声明性分析结果的需求，提出结果一致性合成任务，通过闭式条件伽马抽样实现精确聚合，并构建SpecBench基准，证明一致性保真度正交。

Comments 22 pages, 1 figure. Benchmark and reference implementation (MIT): https://github.com/rasinmuhammed/misata