ACM MM

Detail Continuation over a Trustworthy Coarse Scale for Autoregressive Super-Resolution

面向自回归超分辨率的可信粗尺度细节延续

Hongyi Fang, Jiahui Wu, Yichen Yue, Benjia Zhou, Dan Zeng

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 针对生成式超分辨率的幻觉问题，提出K2N将全路径自回归生改为k到N的细节延续，直接由LR建立粗尺度状态，仅自回归恢复精细尺度，在标准指标上与VARSR相当，幻觉评估中优势明显。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Knowledge-guided Disentanglement with Atomic Actions for Action Recognition

面向动作识别的基于原子动作的知识引导解缠

Tianci Wu, Siqi Cao, Guangming Zhu, Jiang Lu, Siyuan Wang, Longfei Zhang, Jincai Huang, Jun Sheng, Liang Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Human Institute of Advanced Technologyy（人类高级技术研究院） ； Shanghai Road Transport Development Center（上海市道路运输发展中心） 纠错

AI总结 本文提出KDA方法，用LLMs分解动作标签为原子动作，经KIM和KDM解缠，在多标签动作识别基准上达SOTA性能，且模块可通用集成。

Comments ACMMM 26

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

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

Mitigating Shared-Private Branch Imbalance via Dual-Branch Rebalancing for Multimodal Sentiment Analysis

通过双分支重新平衡缓解共享-私有分支不平衡以实现多模态情感分析

Chunlei Meng, Jiabin Luo, Pengbin Feng, Zhenglin Yan, Chengyin Hu, Zhongxue Gan, Chun Ouyang

AI总结 本文提出双分支重新平衡框架，通过解耦共享与私有分支，缓解多模态情感分析中的分支不平衡问题，提升模型鲁棒性。

Comments This study has been Accepted by ACM MM 2026

Geometry-Aware Localized Watermarking for Copyright Protection in Embedding-as-a-Service

基于几何的局部水印技术用于嵌入即服务的版权保护

Zhimin Chen, Xiaojie Liang, Wenbo Xu, Yuxuan Liu, Wei Lu

机构 * School of Computer Science ； Engineering, Sun Yat-sen University Guangzhou China ； Engineering, Sun Yat-sen University 纠错

AI总结 本文提出GeoMark框架，通过几何感知的局部水印技术，在嵌入即服务中实现鲁棒的版权保护，实验表明其在对抗攻击下保持了高验证稳定性和低误报率。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

When Classes Evolve: A Benchmark and Framework for Stage-Aware Class-Incremental Learning

当类别进化：一种面向阶段感知类增量学习的基准和框架

Zheng Zhang, Tao Hu, Xueheng Li, Yang Wang, Rui Li, Jie Zhang, Chengjun Xie

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences（合肥物理科学研究院，中国科学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 STAGE通过学习抽象的进化模式，在类增量学习中有效解决类间区分和类内形态适应问题。

Comments 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM '26)

MUSE: A Heterogeneity-Aware Multimedia Search Engine for Mobile SoCs

AME：一种高效的异构代理记忆引擎用于智能手机

Xinkui Zhao, Qingyu Ma, Yifan Zhang, Hengxuan Lou, Sai Liu, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

AI总结 AME是一种为智能手机设计的高效异构代理记忆引擎，通过硬件感知的矩阵流水线和调度方案提升内存处理效率，实现更高吞吐量和更低延迟。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26). 9 pages, 11 figures