图像生成

CloudDiffusion: Diffusion-Based Scene Completion in the Point Cloud Domain

PointDiffusion: 点云领域的基于扩散的场景补全

Chidera Agbasiere, Mikhail Sannikov, Faith Ogunwoye, Erik Shaikhiev, Alex Kozinov, Ilya Mikhalchuk, Iana Zhura, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院智能空间机器人实验室） 纠错

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

AI总结 提出多令牌高斯VAE和锚点ICP地面真值精化，实现单步扩散场景补全，在SemanticKITTI上平方倒角距离降低16倍，推理延迟降低25-143倍。

TIDE: Task-Isolated Diffusion for Unified Video Editing and Generation

TIDE: 任务隔离扩散模型用于统一视频编辑与生成

Qi Liu, Gang Yue, Mingyu Yin, Lisai Zhang, Yidi Wu, Yaole Wang, Yaohui Wang, Chang Yao, Jingyuan Chen, Lin Ma

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Bilibili Inc.（哔哩哔哩股份有限公司） 纠错

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

AI总结 提出TIDE统一框架，通过逐token任务嵌入和双路径条件机制，实现指令编辑、参考编辑和多参考生成，在多任务渐进训练下达到SOTA性能。

DisPOSE: Projected Polystochastic Diffusion for Self-Supervised Multi-View 3D Human Pose Estimation

DisPOSE: 投影多随机扩散用于自监督多视图3D人体姿态估计

Tony Danjun Wang, Tolga Birdal, Nassir Navab, Lennart Bastian

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 提出DisPOSE框架，将多视图人员分配问题建模为多随机张量空间上的生成扩散过程，通过可微Sinkhorn投影和超图卷积解码器实现自监督3D人体姿态估计，在标准数据集和手术室遮挡场景中表现优异。

Comments Accepted at ICML 2026

Learning Ordinal Degradation Representations with Textual Priors for Diffusion-Based Blind Image Super-Resolution

通过插件分层退化表示实现稳定扩散的零样本适应

Yi-Cheng Liao, Shyang-En Weng, Yu-Syuan Xu, Chia-Hung Yuan, Wei-Chen Chiu, Ching-Chun Huang

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学） ； MediaTek Inc.（联发科公司） 纠错

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

AI总结 HD-CLIP通过分层退化表示提升扩散模型在现实世界超分辨率中的零样本适应能力，增强细节保真度和感知真实性。

LumaGuide: Distribution Shaping for Training-Free HDR Generation in Diffusion Models

LumaGuide：用于扩散模型中无需训练的高动态范围（HDR）生成的分布塑造方法

Bowen Chen, Shreshth Saini, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Google/YouTube（谷歌/YouTube） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出无需训练的LumaGuide框架，通过在采样时直接塑造输出分布，实现扩散模型的可控生成，可用于HDR及视频生成，无需重新训练模型。

AdaCorrection: Adaptive Offset Cache Correction for Accurate Diffusion Transformers

AdaCorrection: 用于准确扩散变换器的自适应偏移缓存校正

Dong Liu, Yanxuan Yu, Ben Lengerich, Ying Nian Wu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaCorrection框架，通过自适应偏移缓存校正提升扩散变换器的生成质量与缓存复用效率，减少计算开销并保持高保真度。

Seeking Physics in Diffusion Noise

在扩散噪声中寻求物理规律

Chujun Tang, Lei Zhong, Fangqiang Ding

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过分析预训练扩散变换器的中间去噪表示，发现物理合理与不合理视频在中层特征空间部分可分离，提出渐进轨迹选择策略提升物理一致性并降低推理成本。

Comments 15 pages

Fourier-Latent Diffusion for Constrained Generation of Triply Periodic Minimal Surfaces

用于三重周期极小曲面约束生成的傅里叶潜扩散模型

Shu Yan, Bohan Wang

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

AI总结 该研究提出基于扩散的生成框架，构建含超1.8万种TPMS的数据集，训练Transformer扩散模型实现TPMS的可控生成，满足几何与弹性能约束，为TPMS逆设计提供实用工具。

Comments 11 pages, 16 figures

SIFT: Self-Imagination Fine-Tuning for Physically Plausible Motion in Video Diffusion Models

SIFT: 视频扩散模型中物理合理运动的自我想象微调

Ruoyu Wang, Jialun Liu, Huayang Huang, Haibin Huang, Jiepeng Wang, Chi Zhang, Xuelong Li, Yu Wu

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Institute of Artificial Intelligence, China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院（TeleAI）） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散模型生成运动物理不合理的问题，提出自我想象微调（SIFT）范式，通过从模型自身生成视频学习而非直接重建真实视频，结合运动感知判别监督和渐进式难例重放策略，提升运动解耦与物理真实性。

Comments ECCV 2026

MoECa: Aligning Feature Reuse with Expert Decomposition in Diffusion Transformers

MoECa: 在扩散变换器中对齐特征复用与专家分解

Maoliang Li, Haojing Chen, Jiayu Chen, Zihao Zheng, Xinhao Sun, Hailong Zou, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学软件工程学院） 纠错

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

AI总结 针对DiT-MoE中跨时间步的冗余计算，提出基于专家分支级别的细粒度缓存框架MoECa，实现分支级特征复用，并引入专家感知自适应控制和同步缓存更新，在多个模型上取得高达2.83倍加速且质量损失极小。

Comments Will appear in ACM MM'2026

MeSS: City Mesh-Guided Outdoor Scene Generation with Cross-View Consistent Diffusion

MeSS: 基于城市网格的户外场景生成与跨视角一致扩散

Xuyang Chen, Zhijun Zhai, Kaixuan Zhou, Zengmao Wang, Jianan He, Dong Wang, Yanfeng Zhang, mingwei Sun, Rüdiger Westermann, Konrad Schindler, Liqiu Meng

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

AI总结 MeSS通过改进跨视角一致性，利用城市网格模型生成高质量且风格一致的户外场景，并结合3D高斯点划重建技术提升生成质量。

T2VAttack: Adversarial Attack on Text-to-Video Diffusion Models

T2VAttack：针对文本到视频扩散模型的对抗攻击

Changzhen Li, Yuecong Min, Jie Zhang, Zheng Yuan, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, school of Intelligent Science and Technology（杭州高等研究院，UCAS，智能科学与技术学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology (ICT), Chinese Academy of Sciences (CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences (UCAS)（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 T2VAttack研究了文本到视频扩散模型的对抗攻击，提出两种攻击方法揭示模型在语义和时间动态上的脆弱性。

Two-Way Garment Transfer: Unified Diffusion Framework for Dressing and Undressing Synthesis

双向衣物迁移：用于穿衣和脱衣合成的统一扩散框架

Angang Zhang, Fang Deng, Hao Chen, Zhongjian Chen, Junyan Li

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

AI总结 本研究针对虚拟试穿与脱衣任务孤立研究的不足，提出双向衣物迁移模型，构建统一扩散框架，通过双向特征解纠缠和分阶段训练，在两个公开数据集上验证了方法的有效性。

Gimbal360: Canonicalizing Planar Diffusion for Spherical Panorama Completion

Gimbal360: 可微自动水平校准用于标准化360度全景图像补全

Yuqin Lu, Haofeng Liu, Yang Zhou, Yihua Dai, Guiqing Li, Shengfeng He, Jun Liang

机构 * orange-3dv-team（orange-3dv团队） 纠错

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

AI总结 Gimbal360通过引入标准化视角空间和可微自动水平校准模块，解决360度全景图像补全中的几何与拓扑不匹配问题，实现高精度补全。

Comments Project page: https://orange-3dv-team.github.io/Gimbal360

Heterogeneous Decentralized Diffusion Models

异构去中心化扩散模型

Zhiying Jiang, Raihan Seraj, Marcos Villagra, Bidhan Roy

机构 * bagel.com（Bagel公司） 纠错

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

AI总结 提出一种异构去中心化训练框架，通过支持不同专家使用不同目标（DDPM和Flow Matching）并统一推理、预训练检查点转换以及高效架构，大幅降低计算和数据需求，使单GPU（24-48GB VRAM）即可参与训练。

Comments Accepted to CVPR2026

Mamba Policy: Towards Efficient 3D Diffusion Policy with Hybrid Selective State Models

Mamba Policy：基于混合选择性状态模型的高效3D扩散策略

Jiahang Cao, Qiang Zhang, Jingkai Sun, Jiaxu Wang, Hao Cheng, Yulin Li, Jun Ma, Kun Wu, Zhiyuan Xu, Yecheng Shao, Wen Zhao, Gang Han, Yijie Guo, Renjing Xu

机构 * Microelectronics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）微电子领域） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学新兴交叉领域 division） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Center for X-Mechanics, Zhejiang University（浙江大学X力学中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出Mamba Policy，以XMamba Block融合Mamba与注意力机制，参数量减超80%，在Adroit等数据集上性能优异且计算资源需求低，长 horizon 场景鲁棒性更强。

Comments Accepted to IROS 2025. Project Page: https://sagecao1125.github.io/mamba_policy/

CDG-MAE: Cross-view Masked Modeling using Diffusion Generated Views

CDG-MAE：基于扩散生成视图的跨视图掩码建模

Varun Belagali, Pierre Marza, Srikar Yellapragada, Zilinghan Li, Tarak Nath Nandi, Ravi K Madduri, Joel Saltz, Stergios Christodoulidis, Maria Vakalopoulou, Dimitris Samaras

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay（MICS，CentraleSupélec，巴黎-萨克雷大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Archimedes/Athena RC 纠错

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

AI总结 CDG-MAE是一种基于MAE的自监督方法，通过图像条件扩散模型生成多样化合成视图并采用多锚掩码策略，缩小了与基于视频的MAE方法的差距，同时保持仅图像MAE的数据优势。

Comments Accepted to TMLR 2026, Github link: https://github.com/cvlab-stonybrook/CDG-MAE

EMAG: Self-Rectifying Diffusion Sampling with Exponential Moving Average Guidance

EMAG: 无训练的自修正扩散采样与指数移动平均引导

Ankit Yadav, Ta Duc Huy, Lingqiao Liu

机构 * Australian Institute for Machine Learning（澳大利亚机器学习研究所） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 EMAG通过无训练机制改进扩散模型的引导技术，生成更困难的负样本以提升生成质量和人类偏好分数。

Comments 63 pages (Accepted at ECCV 2026)

AniCrafter: Customizing Realistic Human-Centric Animation via Avatar-Background Conditioning in Video Diffusion Models

AniCrafter：基于视频扩散模型中化身-背景条件的逼真以人为中心动画定制

Muyao Niu, Mingdeng Cao, Yifan Zhan, Qingtian Zhu, Weihang Ran, Yanhong Zeng, Xiao Sun, Zhihang Zhong, Yinqiang Zheng

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本研究提出AniCrafter模型，通过在视频扩散模型中引入化身-背景条件机制，解决现有角色动画方法在开放域场景中效果受限的问题，其性能优于现有最先进方法，可生成通用且可感知遮挡的动画结果。

Comments Homepage: https://myniuuu.github.io/AniCrafter ; Codes: https://github.com/MyNiuuu/AniCrafter

Rethinking Classifier-Free Guidance in On-Policy Diffusion Distillation

重新思考策略性扩散蒸馏中的无分类器引导

Bingnan Li, Haozhe Wang, Haozhong Xiong, Fangtai Wu, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴的通义千问业务部） 纠错

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

AI总结 研究策略性扩散蒸馏在无分类器引导下的表现，指出现有方法存在负分支不对称问题，引入正向匹配方法，通过分支感知分别约束正预测和条件方向，应用于视频控制实现更有效知识转移。

BeCARE: Budgeted Cache Refresh for Diffusion Transformer Acceleration

SoftCap: 扩散Transformer加速的软预算控制

Yuhang Zhang, Junxiang Qiu, Huixia Ben, Zhenhua Tang, Lin Liu, Shuo Wang, Yanbin Hao

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University of Science and Technology（安徽理工大学） ； University of Macau（澳门大学） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的软预算控制层SoftCap，通过轨迹漂移观测器和软预算PI控制器动态调整全步触发阈值，在保持计算预算软上限的同时提升图像质量。

PartDiffuser: Part-wise 3D Mesh Generation via Discrete Diffusion

PartDiffuser：通过离散扩散实现部件级3D网格生成

Yichen Yang, Hong Li, Haodong Zhu, Linin Yang, Guojun Lei, Sheng Xu, Baochang Zhang

机构 * Beihang University（北航） ； Communication University of China（中国通信大学） ； 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 PartDiffuser提出一种半自回归扩散框架，通过部件级方法生成高保真3D网格，有效平衡全局结构与局部细节。

ReDiff: Reliability-Guided Diffusion for Trustworthy Ultra-Low-Field to High-Field MRI Synthesis

迈向可信的选择性生成：用于超低场到高场MRI合成的可靠性引导扩散

Zhenxuan Zhang, Peiyuan Jing, Ruicheng Yuan, Liwei Hu, Anbang Wang, Fanwen Wang, Yinzhe Wu, Kh Tohidul Islam, Zhaolin Chen, Zi Wang, Peter Lally, Guang Yang

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

AI总结 本文提出ReDiff框架，通过可靠性引导的采样策略和多候选选择方案，提升MRI合成的鲁棒性和解剖学一致性，减少伪影并提高结构保真度。

FreeLit: Paired-Free Indoor Relighting via Physics-Guided Diffusion

FreeLit：通过物理引导扩散实现无配对室内重光照

Chi-En Yen, Duy-Khanh Ngo, Wen-Wei Tang, Huu-Phu Do, Wen-Hsiao Peng, Ching-Chun Huang

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

AI总结 本文针对室内场景重光照难题，提出FreeLit无配对框架，利用物理引导光照先验及重光照引导的固有稳定策略，结合面向可控性的评估指标，实现稳定、物理一致且可控的重光照，提升低光照场景下的鲁棒性，无需配对监督。

Comments Updated to the ACM Multimedia 2026 camera-ready version

MobileWan: Closing the Quality Gap for Mobile Video Diffusion

MobileWan：弥合移动视频扩散的质量差距

Mohsen Ghafoorian, Denis Korzhenkov, Adil Karjauv, Ioannis Lelekas, Noor Fathima, Spyridon Stasis, Hanno Ackermann, Boris van Breugel, Markus Nagel, Fatih Porikli, Animesh Karnewar, Amirhossein Habibian

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

AI总结 研究旨在弥合移动视频扩散质量差距，提出将5B参数视频扩散Transformer通过循环重公式化等方法高效部署在移动硬件上，经多种优化，成为首个可商用移动设备部署的该规模模型，取得新的端到端延迟和分数，建立移动视频生成新水平。

Latent Interpolation Learning Using Diffusion Models for Cardiac Volume Reconstruction

使用扩散模型进行心脏容积重建的潜在插值学习

Niklas Bubeck, Suprosanna Shit, Chen Chen, Can Zhao, Pengfei Guo, Dong Yang, Georg Zitzlsberger, Daguang Xu, Bernhard Kainz, Daniel Rueckert, Jiazhen Pan

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University Munich（技术大学慕尼黑计算信息学院） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（苏黎世大学定量生物医学系） ； Institute of Biomedical Engineering, Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国学院计算机系） ； Department AIBE of Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔兰根-纽伦堡大学AIBE系） ； School of Medicine, Klinikum Rechts der Isar, Technical University of Munich（慕尼黑技术大学医学院，莱纳特医院） 纠错

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

AI总结 针对心脏磁共振成像二维切片采集稀疏致容积信息不完整、现有重建方法有局限的问题，提出CaLID框架，创新采用基于扩散模型的插值方案、潜在空间高效计算法，仅用稀疏二维图像输入达SOTA，扩展到二维加时间数据，提升了重建质量和效率。

TDiR: Transformer based Diffusion for Image Restoration Tasks

TDiR：基于Transformer的扩散用于图像恢复任务

Abbas Anwar, Ibrahim Radwan, Ali Arshad Nasir, Mudassir Masood, Saeed Anwar

机构 * Department of Computer Vision（计算机视觉系） ； FutureDataMinds ； Electrical Engineering Dept（电气工程系） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（国王法赫德石油和矿产大学） ； Department of Computer Science and Software Engineering（计算机科学与软件工程系） ； University of Western Australia（西澳大学） ； School of Computing（计算学院） 纠错

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

AI总结 针对图像在复杂环境下的退化问题，开发基于Transformer的扩散模型用于图像恢复。该模型在水下增强、去噪、去雨三项任务中经五个基准测试，并与18种先进技术对比，结果显示其性能优越，有效提升了退化图像质量，拓宽了相关下游任务应用。

EmoSpace: Immersive Affective Image Generation Guided by Fine-Grained Emotion Prototypes

EmoSpace: 细粒度情绪原型学习用于沉浸式情感内容生成

Bingyuan Wang, Xingbei Chen, Zongyang Qiu, Lin-Ping Yuan, Zeyu Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 EmoSpace通过视觉-语言对齐学习动态情绪原型，实现沉浸式情感内容生成的细粒度控制与多样化应用。

Rarity-Aware Discrete Diffusion with Spatially Consistent Decoding for Photo-Realistic Image Super-Resolution

用于逼真图像超分辨率的稀有感知离散扩散与空间一致解码

Ao Li, Yapeng Du, Yi Xin, Lei Zhu, Le Zhang, Guangtao Zhai, Ce Zhu, Xiaohong Liu

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

AI总结 针对图像超分辨率，提出DiMOO-SR框架。训练时用逆频率采样处理稀有令牌，推理时用空间一致性排名提高结构连贯性。实验表明该框架仅需少量并行解码步骤就能实现有竞争力的感知质量，凸显离散扩散在图像超分辨率中的潜力。

Comments 5 tables, 6 figures

STARCaster: Spatio-Temporal AutoRegressive Video Diffusion for Identity- and View-Aware Talking Portraits

STARCaster：用于身份和视图感知的会说话肖像的时空自回归视频扩散

Foivos Paraperas Papantoniou, Stathis Galanakis, Rolandos Alexandros Potamias, Bernhard Kainz, Stefanos Zafeiriou

机构 * Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院） ； FAU Erlangen–Nürnberg, Germany（埃朗根-纽伦堡大学） 纠错

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

AI总结 研究提出STARCaster模型，通过重新思考参考和几何范式，采用组合方法及解耦学习，解决语音驱动肖像动画和动态视点控制问题，能有效泛化，超越先前方法。

Comments ICML 2026