ACM MM

UniHEAR: Unified Heterogeneous-Source Attentive Retrieval for Knowledge-Based Visual Question Answering

UniHEAR：面向基于知识的视觉问答的统一异构源注意力检索

Ganzhong Luo, Yang Ren, Hanyong Wang, Shuyu Zheng, Menglong Yang

AI总结 针对KB-VQA现有系统的单源检索瓶颈与检索源盲重排序问题，提出UniHEAR框架，在E-VQA和InfoSeek数据集上实现最优检索与VQA性能，提升Recall@1达6.7和1.2个点。

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HalluScope: Fine-grained Hallucination Diagnosis for Multimodal Large Language Models

HalluScope：多模态大语言模型的细粒度幻觉诊断

Weilin Jin, Mingyu Wang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Yifan Wu, Ying Li, Gang Huang, Zhonghai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 研究针对多模态大语言模型的幻觉问题，提出细粒度幻觉诊断任务，开发数据集并设计奖励函数，训练HalluScope-4B和HalluScope-8B模型，在多个基准测试中达最优，其诊断解释能有效指导目标模型纠正幻觉。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

Exo2EgoPose: Leveraging Exocentric Demonstrations for Vision-Language guided Egocentric 3D Hand Pose Forecasting

Exo2EgoPose：利用外心演示进行视觉语言引导的自我中心3D手部姿态预测

Zhaofeng Shi, Heqian Qiu, Lanxiao Wang, Xiang Li, Hongliang Li

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

AI总结 研究视觉语言引导的自我中心3D手部姿态预测任务，提出Exo2EgoPose框架，利用外心演示补偿自我中心视角线索不足，含双层外心重建模块和全局到局部调制模块，实验显示该方法优于现有技术，具备人机转移能力且有改进。

Comments Accepted by ACMMM 2026

Label-Free Target-Domain Adaptation for Unconstrained Event-Image Feature Matching via Dual-Stage Distillation

通过双阶段蒸馏实现无约束事件-图像特征匹配的无标签目标域适应

Zhonghua Yi, Hao Shi, Qi Jiang, Yufan Zhang, Kailun Yang, Kaiwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hunan University（湖南大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 研究针对无约束事件-图像特征匹配问题，提出双阶段训练范式，先进行无标签蒸馏预训练，再引入极线引导自蒸馏框架，在新的跨模态评估基准上实验，取得领先的姿态估计性能。

Comments Accepted to ACM MM 2026. The source code and benchmark will be made publicly available at https://github.com/ZhonghuaYi/nexus2-official

Latent Denoising Improves Visual Alignment in Large Multimodal Models

潜在去噪提升大多模态模型的视觉对齐

Dhruv Parikh, Jacob Fein-Ashley, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； DEVCOM ARL Army Research Office（DEVCOM ARL陆军研究办公室） 纠错

AI总结 本文提出通过潜在去噪框架改进大多模态模型的内部视觉特征对齐和多模态理解，采用掩码和高斯噪声混合腐蚀视觉token，并利用解码器恢复教师特征，提升模型在分布偏移下的鲁棒性。

Comments ACM MM 2026

AffectAgent: Collaborative Multi-Agent Reasoning for Retrieval-Augmented Multimodal Emotion Recognition

AffectAgent：协同多智能体推理用于检索增强的多模态情感识别

Zeheng Wang, Zitong Yu, Yijie Zhu, Bo Zhao, Haochen Liang, Taorui Wang, Wei Xia, Jiayu Zhang, Zhishu Liu, Hui Ma, Fei Ma, Qi Tian

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

AI总结 本文提出AffectAgent，通过协同多智能体推理框架，解决多模态情感识别中的模态模糊和复杂情感依赖问题，引入MB-MoE和RAAF提升表现。

Comments Accepted by ACM MM 2026

When Modalities Remember: Continual Learning for Multimodal Knowledge Graphs

当模态记住：多模态知识图谱的持续学习

Linyu Li, Zhi Jin, Yichi Zhang, Dongming Jin, Yuanpeng He, Haoran Duan, Gadeng Luosang, Nyima Tashi

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； School of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络科学与工程学院） ； School of Information Science and Technology, Tibet University（西藏大学信息科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文提出MRCKG模型，通过多模态-结构协同课程和跨模态知识保存机制，解决多模态知识图谱的持续学习问题，提升新知识学习能力。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026)

MOON3.0: Reasoning-aware Multimodal Representation Learning for E-commerce Product Understanding

MOON3.0: 基于推理的多模态表示学习用于电商产品理解

Junxian Wu, Chenghan Fu, Zhanheng Nie, Daoze Zhang, Bowen Wan, Wanxian Guan, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 MOON3.0通过多头模态融合、联合对比与强化学习框架及细粒度残差增强模块，提升电商产品细粒度属性建模能力，并在大规模多模态电商基准MBe3.0上实现零样本最优性能。

Comments Accepted by the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), 2026. 10 pages, 6 figures

ZoomV: Temporal Zoom-in for Efficient Long Video Understanding

TimeSearch: 基于聚光灯和反射的层次视频搜索用于类人长视频理解

Yuan Zhang, Junwen Pan, Rui Zhang, Xin Wan, Qizhe Zhang, Ming Lu, Qi She, Shanghang Zhang

机构 * ByteDance（字节跳动） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

AI总结 TimeSearch通过Spotlight和Reflection机制，提升长视频理解的准确性和效率

Comments ACMMM 2026

Stabilizing Multi-Attack Adversarial Training via Bandit Optimization

通过老虎机优化稳定多攻击对抗训练

Rui Wang, Zeming Wei, Xiyue Zhang, Meng Sun

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

AI总结 针对多攻击对抗训练的高开销或参数漂移问题，提出校准对抗采样（CAS）框架，将其转化为多臂老虎机优化，降低成本并提升鲁棒性。

Comments ACM MM 2026