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本文提出了一种基于信道知识地图（CKM）的多无人机巡检轨迹规划框架，利用扩散模型重建高保真信道质量图，并结合图注意力网络与软演员-评论家算法实现通信感知路径规划。
本文介绍了Prob-BBDM，一种概率性布朗桥扩散模型，能够从2D轴向切片高效高质量地合成MRI序列，仅需4步扩散即可达到88.46% SSIM和26.09 dB PSNR，并在肿瘤分割中展现出临床实用性。
NVIDIA 宣布推出 DFlash，一种用于推测解码的开源块扩散模型，在 Blackwell GPU 上可实现高达 15 倍的推理吞吐量提升，同时保持交互性。
本文提出了TryOnCrafter，一个用于相机可控视频虚拟试穿的新框架，利用可渲染的4D试穿代理和基于DiT的视频生成实现全方位视角探索，克服了现有方法依赖固定源相机轨迹的局限性。
Krea 2 是一个拥有120亿参数的文本到图像扩散模型，以开放权重形式在 Hugging Face 上发布，提供了 Raw（基础版）和 Turbo（后训练版）检查点。
Vera 是一种分层扩散模型，专为视频编辑设计，通过生成编辑层和 Alpha 遮罩来保留源内容，并采用混合 Transformer（Mixture-of-Transformers）架构。
Inception Labs 发布了 Mercury 2，这是一个扩散语言模型，每秒可生成约1000个token，在 AIME 2026 基准测试中以 90% 对 69.1% 的得分优于 Google 的 DiffusionGemma，不过 DiffusionGemma 是免费且开源权重的，而 Mercury 2 是付费且闭源权重的 API 模型。
Krea发布了Krea 2 Turbo，一个120亿参数的文本到图像扩散模型，在Hugging Face上开放权重，并支持多个推理库。
DiRecT提出了一种免训练的安全扩散规划算法，通过滚动时域去噪仅在最终干净轨迹上施加约束，相比于现有方法提升了安全性和性能。
介绍了用于全波形反演的解耦潜在优化（DLO），该方法将潜在优化松弛为一个二次罚目标，在基准测试中优于经典方法及基于扩散的方法，同时保留了平滑速度初始化的特性。
Track2View 通过将视频扩散转换器基于配对3D点轨迹进行条件生成，从视频中生成新的相机视角，实现了最先进的视觉质量，并显著降低了旋转和平移误差。
APCyc是一个靶点感知的生成框架，通过显式建模环化模式并利用贝叶斯后验引导，设计具有可控理化性质的环肽。
Pythagoras-Prover 是一个计算高效的Lean定理证明器系列，通过课程监督微调和新颖的增强型Lean形式化技术实现了强劲性能。4B模型在MiniF2F-Test上以pass@32超越了DeepSeek-Prover-V2-671B，32B模型则在开源证明器中树立了新的最先进水平。
DeepMind研究员Brendan O'Donoghue深入介绍文本扩散模型，通过迭代去噪生成文本，相比自回归模型延迟更低但吞吐量受限，并展示自修正和动态计算等独特优势。
谷歌发布了DiffusionGemma，这是一个实验性的开源文本生成扩散模型，相比自回归模型实现了4倍速度提升，并针对本地处理进行了优化。
本文介绍Lip Forcing，首个用于实时视频到视频唇形同步的自回归扩散方法。通过将14B教师模型蒸馏为因果学生模型，并仅使用两步去噪，该方法在1.3B规模下实现了31 FPS的流式处理，比同规模双向模型快17.6倍。
ControlNet作者敏神开源了FramePack视频生成模型，仅需6GB显存即可运行13B模型，生成1分钟30帧视频，RTX 4090上每帧1.5秒，并提供Windows一键包。
本文介绍了MilliVid，一种通过使用多尺度自编码器将帧压缩为分层标记，然后使用由粗到细的扩散模型生成它们，从而提升视频生成中长程一致性的方法，在Minecraft视频上超越了基线模型。