ACM MM

CineDub: Scaling End-to-End Video Dubbing to Multi-Speaker Dialogues with Coherent Sound Effects

CineDub：将端到端视频配音扩展至带连贯音效的多说话人对话场景

Yusheng Dai, Kangdi Wang, Baolong Gao, Yuxuan Jiang, Weiqiang Wang, Qiuhong Ke, Jianfei Cai

AI总结 本研究提出基于扩散模型的统一架构CineDub，无需人脸裁剪或说话人分割即可实现精准多说话人对话配音，还引入两项训练策略并发布两个野外基准，在相关任务中取得最优性能。

Comments Accepted to ACM MM 2026

TRACE-Bench: Decomposing and Diagnosing Multi-Reference Image Generation

TRACE-Bench：多参考图像生成的分解与诊断

Haoran Wang, Chaofan Ma, Ran Yi, Lizhuang Ma

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 研究针对多参考图像生成基准的缺陷，构建TRACE-Bench基准，采用算子分解方法评估9个主流模型，发现解耦与属性绑定是核心瓶颈，最优模型属性保真度仅0.74

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

Hypergraph-based Multimodal Retrieval-Augmented Generation with Incremental Refinement

基于超图的多模态检索增强生成与增量优化

Shenao Chen, Yidan Xu, Xiangmin Han, Rundong Xue, Duanpo Wu, Yuhan Gao, Chenggang Yan, Yue Gao

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有多模态检索增强生成系统的二元连接局限与优化冗余问题，提出Hyper-M2RAG框架，通过多模态超图建模与锚点驱动的增量优化机制，在多模态基准数据集上实现优于现有方法的性能。

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

Defake-o3: From Speculative Rationales to Verifiable Evidence for Explainable AIGI Detection

Defake-o3：从推测性理由到可验证证据的可解释AIGI检测

Bowen Deng, Jiahui Zhan, Yikun Ji, Haozhen Yan, Jianfu Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

AI总结 Defake-o3是结合交互式视觉搜索与证据验证器的可解释AIGI检测器，构建了GroundFake数据集和FakeFrontier基准，在多基准上同时提升了AIGI检测准确率与解释质量。

Comments Accepted by ACMMM 2026

KeyID: Decoupled Drafting and Keyframe Editing for Identity-Preserving Video Generation

KeyID：用于身份保留视频生成的解耦草稿生成与关键帧编辑

Jianjie Luo, Yiming Zhong, Haoming Shen, Yupeng Xiao, Zhenguo Yang

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） 纠错

AI总结 KeyID是无需训练的IPVG框架，通过解耦视频动态合成与身份注入，解决身份一致性问题，在ACM MM 2026 IPVG挑战赛获亚军，可扩展至多主体参考及复杂序列动作生成。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Scaling Manual-Grounded Appliance Manipulation with Data Synthesis and Unified Planning

通过数据合成与统一规划扩展基于手册的家电操作规模

Yuxing Long, Lei Kang, Ziyan Yu, Yuzheng Gao, Bin Cheng, Jiyao Zhang, Xiaoqi Li, Haolin Yang, Dongjiang Li, Hui Shen, Hao Dong

机构 * Center on Frontiers of Computing Studies, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院计算前沿研究中心） ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） ； Jingdong Technology Information Technology Co., Ltd（京东科技信息技术有限公司） 纠错

AI总结 针对现有大模型缺乏支持基于手册的家电操作规划的数据集的问题，提出MAGE数据合成流水线构建UseAppliance数据集，开发AppliancePlan模型，在RealAppliance-Bench和真实机器人实验中表现优异，推进通用家用机器人发展。

Comments Accepted by ACM MM 26

PWLR: Pairwise Witness Local Rejection for Boundary-Aware Out-of-Distribution Detection

PWLR：用于边界感知分布外检测的成对见证局部拒绝

Chengyao Jia, Ruixuan Wang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Stomatology（广东省口腔医学重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, MOE（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

AI总结 针对视觉语言检测器极少用语言作为混淆ID类别边界证据的问题，提出PWLR方法，结合MLLM生成的局部线索与全局类别得分，在多基准上改进了视觉语言基线的OOD检测性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026

FedADB: Class Anchor-Driven Dual-Branch Federated Learning for Mitigating Forgetting

FedADB：用于缓解遗忘的类别锚驱动双分支联邦学习

Zhenyan Liu, Hua Zhang, Haoran Gao, Qi Li, Hongliang Zhu, Huiyu Zhou, Zongliang Shen, Yanxin Xu, Jiahui Wang

AI总结 针对联邦学习中跨客户端数据异质性导致的全局知识遗忘问题，提出FedADB框架，通过类别锚与双分支机制平衡全局一致性与本地优化，在多数据集上提升了准确率与收敛速度。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26)

VTInstructor: Visual Trajectory Prompting for Navigation Instruction Generation in Continuous Environments

VTInstructor：面向连续环境中导航指令生成的视觉轨迹提示

Haolin Yang, Yuxing Long, Zihan Yang, Hao Dong

机构 * Peking University（北京大学） ； PrimeBot 纠错

AI总结 本研究提出首个面向连续环境的VLN指令生成框架VTInstructor，通过视觉轨迹提示技术生成导航指令，在基准测试中刷新最优性能，提升跟随器成功率并为下游任务带来数据增强增益。

Comments accepted by ACM MM 2026

VGGT-Align: Bridging Local Reconstruction and Global Consistency for Long-Sequence 3D Reconstruction

VGGT-Align：为长序列三维重建连接局部重建与全局一致性

Wei Zhang, Yihang Wu, Songhua Li, Qi Wang

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

AI总结 该研究针对长序列三维重建的尺度漂移问题，提出VGGT-Align框架，通过SGIA和测试时适配策略，在多基准上实现顶尖性能，降低绝对轨迹误差最多32%

Comments 10 pages, 6 figures, 6 tables. ACM Multimedia 2026 (MM '26). Code: this https URL (https://github.com/WZ-CS/VGGT-Align)

ProjFormer: Point Cloud Completion via Geometric-Projective Transformer and Cross-Modal Semantic Constraints

ProjFormer：基于几何投影Transformer与跨模态语义约束的点云补全

Sheng Liu, Meng Wang, Ruihui Li, Huilong Pi, Zhuo Tang, Kenli Li

机构 * Hunan University（湖南大学） 纠错

AI总结 针对现有点云补全方法几何一致性与适应性不足的问题，提出ProjFormer跨模态框架，通过投影引导视图注意力模块与几何感知路由网络实现高效特征聚合与融合，在轻量级设计下取得了具竞争力的补全性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026. 10 pages, 6 figures, 5 tables

Zero-MELO: Test-Time Evidence Calibration with Multimodal LLMs for Zero-Shot Micro-Gesture Recognition

Zero-MELO：基于多模态大语言模型的测试时证据校准用于零样本微手势识别

Chengyan Wang, Hanliang Xie, Yueyi Yang, Haoyu Chen

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在微手势识别中局部证据不足、分数偏差的瓶颈，提出Zero-MELO框架，结合树搜索、测试时校准与多线索融合，在iMiGUE和MA-52数据集上显著优于Qwen2.5-VL基线。

Comments Accepted by ACM MM 2026