ACM MM

The Devil Is in the Leakage: A Disentangled Dual-Purification Framework for High-Fidelity Hairstyle Transfer

问题出在泄漏中：用于高保真发型转移的解缠双净化框架

Jijie Li, Jiankuo Zhao, Xiangyu Zhu, Zhen Lei

机构 * SAI, UCAS（中国科学院大学 模式识别国家重点实验室） ； MAIS, CASIA（中国科学院自动化所 模式识别国家重点实验室） ； CAIR, HKSIS, CAS（中国科学院香港创新研究院 计算机与信息工程实验室） ； SCSE, FIE, M.U.S.T（澳门科技大学 资讯科技学院） 纠错

AI总结 研究发型转移中参考发型与源身份纠缠及现有方法泄漏问题，提出双净化框架，含对抗发型净化和对比几何净化两个正则化器，实现高保真、身份保留的发型转移并达领先性能。

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TC-MAF: Train-Calibrated Bounded Multi-Evidence Fusion for Multimodal Industrial Anomaly Detection

TC-MAF：用于多模态工业异常检测的训练校准有界多证据融合

Ming Deng, Sijin Sun, Xiaochuan Hu, Xing Wu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 研究多模态工业异常检测问题，提出TC-MAF方法，通过固定像素级融合公式结合多模态检测器等，利用轻量级TDC项缩放辅助参与度，在MVTec-3D上取得优异检测和定位结果，消融实验揭示关键因素及校准增益。

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Temporal Feature Distillation for Label-Efficient Precise Event Spotting in Sports Videos

用于体育视频中标签高效精确事件定位的时间特征蒸馏

Hao Xu, Xinyu Wei, Sam Wells, Sunil Aryal

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； Champion Data（冠军数据公司） ； Paralympics Australia（澳大利亚残奥委员会） 纠错

AI总结 研究体育视频中精确事件定位问题，提出时间特征蒸馏半监督目标及Transformer Gate Shift模块，通过对齐主干特征保留关键线索，实验显示在多数据集上相比基线有显著提升，减少标注数据仍能取得良好效果。

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Navigating the Open-Source Model Ecosystem: An Empirical Study of Creator Practices in Artistic Image Generation

探索开源模型生态系统：艺术图像生成中创作者实践的实证研究

Yiluo Wei, Yupeng He, Qiming Ye, Gareth Tyson

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

AI总结 本文针对开源图像生成生态系统中创作者模型使用行为展开实证研究，构建含600万张图像及生成元数据的数据集，关联基础模型与LoRA模型使用情况，揭示其优劣势，公开数据集，为创作者和研究人员提供参考。

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Imperceptible and Reversible Adversarial Examples against Vision-Language Models for Privacy Protection

用于隐私保护的针对视觉语言模型的不可察觉且可逆的对抗性示例

Qi Lu, Ziqi Zhou, Yufei Song, Zijing Li, Lulu Xue, Minghui Li, Shengshan Hu, Leo Yu Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

AI总结 研究针对视觉语言模型基于文本的隐私攻击问题，提出CloakDiff框架，结合扩散对抗编辑与可逆网络生成不可察觉的对抗性示例，设计EDM启发式采样提高保真度，实验证明该框架能实现多模态隐私保护且具高视觉质量和可逆性。

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UNIT: Unleash Large Language Models Potential for Graph Continual Learning

UNIT：释放大语言模型在图连续学习中的潜力

Tairan Huang, Yili Wang, Beibei Hu, Yiting Shi, Qiutong Li, Changlong He, Jianliang Gao

机构 * Central South University（中南大学） ； Hongkong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Hunan Institute of Engineering（湖南工程学院） 纠错

AI总结 针对图连续学习面临的语义-结构分离和知识转移不平衡问题，提出UNIT框架，通过微调大语言模型、引入不确定感知锚点生成机制和结构融合建模，提升模型适应性与跨任务知识保留能力，在图连续学习任务中达最优性能。

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