视觉大模型 / VLM

Semantic Mismatch and Perceptual Degradation: A New Perspective on Image Editing Immunity

语义不匹配与感知退化：图像编辑免疫的新视角

Shuai Dong, Jie Zhang, Guoying Zhao, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, 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 China Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Center for Machine Vision and Signal Analysis, University of Oulu（信号分析中心，奥卢大学） ； School of Computer Science, China University of Geosciences（计算机科学学院，中国地质大学） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SIFM方法和ISR度量标准，通过语义不匹配和感知退化来评估图像编辑免疫效果，提升对抗恶意扩散式操纵的能力。

Comments 11 pages, 4 figures

Neurosymbolic Inference On Foundation Models For Remote Sensing Text-to-image Retrieval With Complex Queries

面向遥感文本到图像检索的神经符号推理：为复杂查询的基座模型

Emanuele Mezzi, Gertjan Burghouts, Maarten Kruithof

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（瓦赫宁根大学阿姆斯特丹） ； TNO（荷兰国防研究院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 RUNE通过结合大型语言模型和神经符号AI，利用逻辑推理提升遥感文本到图像检索的性能与可解释性，针对复杂查询和图像不确定性提出新的评估指标。

MIMIR: Masked Image Modeling for Mutual Information-based Adversarial Robustness

MIMIR：基于互信息的对抗鲁棒性图像建模

Xiaoyun Xu, Shujian Yu, Zhuoran Liu, Stjepan Picek

机构 * Radboud University Nijmegen（拉德博德大学尼姆维根分校） ； Vrije Universiteit Amsterdam（自由大学阿姆斯特丹） ； University of Zagreb Faculty of Electrical Engineering and Computing（Zagreb大学电子工程与计算学院） 纠错

专题命中 幻觉与鲁棒性 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 MIMIR通过互信息惩罚和自编码器的遮蔽图像建模，提升视觉变换器的对抗鲁棒性。

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