ACM MM

AT-ADD: All-Type Audio Deepfake Detection Challenge Summary

AT-ADD：全类型音频深度伪造检测挑战赛总结

Yuankun Xie, Haonan Cheng, Jiayi Zhou, Xiaoxuan Guo, Tao Wang, Changhao Zhang, Jian Liu, Weiqiang Wang, Ruibo Fu, Xiaopeng Wang, Hengyan Huang, Xiaoying Huang, Long Ye, Guangtao Zhai

机构 * Communication University of China（中国传媒大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Machine Intelligence, Ant Group（蚂蚁集团机器智能） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文总结了ACM MM 2026 AT-ADD全类型音频深度伪造检测挑战赛的两个赛道任务、设计、结果及参赛系统的常见模式，指出当前仍存在泛化、鲁棒性及性能均衡等挑战。

Comments Accepted to ACM MM 2026

HiCo-GS: Hierarchical Context Aggregation and Geometric Consistency for Octree Gaussian Splatting

HiCo-GS：面向八叉树高斯溅射的分层上下文聚合与几何一致性

Wei Zhang, Shengkai Yu, Shiqiang Gong, Qi Zhang, Qiang Li, Qi Wang

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） 纠错

AI总结 HiCo-GS是结合跨层级上下文聚合与深度-法向量几何一致性正则化的高保真重建框架，在多城市数据集上实现了最优渲染质量与清晰几何。

Comments 21 pages, including supplementary material. To appear in the Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26)

AlignFace: Human-Aligned Face Similarity Metric with Interpretable Concept Relations

AlignFace：具有可解释概念关系的人类对齐人脸相似度度量

Ying Huang, Wencan Zhang, Brian Y. Lim

AI总结 本研究针对人脸生成模型评估中现有度量未实现认知对齐的问题，提出AlignFace度量，结合VLM、CA、CBM、GAM等技术，利用FACETS数据集，提升了与人类亚群感知的对齐度。

Comments 10 pages, 10 figures, 2 tables, ACM MM 26

SDO: Subspace Deconflicting Operator for Multi-Adapter Composition

SDO：用于多适配器组合的子空间去冲突算子

Zhongsheng Wang, Zhedong Lin, Qian Liu, Xinyu Zhang, Jiamou Liu

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

AI总结 该研究针对多适配器组合时的身份混淆等问题，提出SDO子空间去冲突算子，通过子空间相关操作优化适配器组合，提升了扩散模型的身份保真度与组合稳定性。

Comments 9 pages, 6 figures. Accepted by ACM MM 2026 Main Track

Beyond Noisy Signals: Dual-Level Denoising for Multi-modal Sequential Recommendation

超越噪声信号：用于多模态序列推荐的双层去噪

Jie Luo, Qi Jin, Xinming Zhang

AI总结 研究多模态序列推荐中的双重噪声困境，提出DDMSR框架，从特征拓扑和序列频率角度净化信号，设计基于图的特征去噪与频域序列去噪模块，纳入多模态对比对齐目标，实验证明该框架性能优于基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026. 12 Pages