图像生成

AdaptPrompt: Parameter-Efficient Adaptation of VLMs for Generalizable Deepfake Detection

AdaptPrompt: 为通用深度伪造检测高效调整视觉语言模型参数

Yichen Jiang, Mohammed Talha Alam, Sohail Ahmed Khan, Duc-Tien Dang-Nguyen, Fakhri Karray

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Bergen（卑尔根大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 AdaptPrompt通过参数高效迁移学习框架，利用CLIP模型提升深度伪造检测的泛化能力，实现跨领域和少量样本下的高准确率识别。

Comments Accepted at DFF ACM Multimedia 2026

Collapse of Patches: Ranking Image Patches for Efficient Visual Modeling

补丁的崩溃

Wei Guo, Shunqi Mao, Zhuonan Liang, Xuanhua Yin, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney（计算机科学学院，悉尼大学） 纠错

专题命中 效率与蒸馏 ：image generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过补丁崩溃视角提升图像建模效率，利用补丁依赖关系优化图像生成与分类

Comments 12 pages, 9 figures