ACM MM

COMET: Contrastive Motion-Enhanced Temporal Reasoning for Video Multimodal Large Language Models

COMET：面向视频多模态大语言模型的对比运动增强时序推理

Chenghua Zhu, Zhaolu Kang, Qifan Shi, Siyan Wu, Kehan Jiang, Lei Wei, Lianyu Hu, Guangyuan Dong, Mingbo Yang, Rui Lu, Guibo Luo

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Pingan Technology（平安科技） 纠错

AI总结 COMET是一种视频多模态大语言模型时序增强框架，通过显式时序表示等方法，在Qwen3-VL-8B等模型的动作、时序推理任务上取得性能提升，且可跨模型家族通用。

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

Recognition-Conditioned Reasoning: A Training-Free Multimodal-LLM Pipeline for Fine-Grained Micro-Action Understanding

识别条件推理：一种用于细粒度微动作理解的无训练多模态大语言模型流水线

Fengshun Wang, Jin'ang Han, Zhigang Tu

机构 * Wuhan University（武汉大学） 纠错

AI总结 该研究提出一种无训练的多模态大语言模型流水线，动态分配子任务至适配的模型，在2026年MAC微动作挑战赛MA-Bench赛道的开放式任务上获显著性能优势，取得第一名。

Comments Accept at ACM Multimedia 2026

TRACE: Training-time Report-guided and Clinically Ordered Concept Editing

TRACE：训练时报告引导且临床有序的概念编辑

Wentao Yue, Tianyou Lai, Jiayu Luo, Qingyu Mao, Ziying Wang, Zhenyuan Ning, Qilei Li

机构 * Lanzhou University（兰州大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Central China Normal University（华中师范大学） 纠错

AI总结 针对乳腺超声诊断深度学习方法可解释性与鲁棒性不足的问题，提出训练时报告引导的TRACE框架，结合SCMT与BUSC基准，实现仅图像输入的高性能诊断与跨域鲁棒性提升。

Comments Accepted at the 34th ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026). 9 pages, 3 figures

AGIDefect-4K: A Richly Annotated Dataset for AI-Generated Image Defect Detection, Localization and Explanation

AGIDefect-4K：用于AI生成图像缺陷检测、定位与解释的富标注数据集

Xiangfei Sheng, Weidong Zou, Tianjiao Gu, Zhichao Yang, Pengfei Chen, Leida Li

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

AI总结 本文推出含4000张图像的AGIDefect-4K数据集，并提出基于多模态大语言模型的AGIDA基准框架，用于AGI缺陷检测、定位、解释及质量预测，凸显了AGI缺陷理解研究的价值。

Comments 8 pages, 6 figures. Accepted by ACM Multimedia 2026

Driving with DINO: Vision Foundation Features as a Unified Bridge for Sim-to-Real Generation in Autonomous Driving

驾驶用DINO：作为自动驾驶仿真到现实生成的统一桥梁的视觉基础特征

Xuyang Chen, Conglang Zhang, Chuanheng Fu, Zihao Yang, Kaixuan Zhou, Yizhi Zhang, Yanfeng Zhang, Mingwei Sun, Zhen Dong, Xiaoxiao Long, Zengmao Wang, Liqiu Meng

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Huawei Hilbert Research Center（华为希利伯特研究中心） ； Huawei Riemann Lab（华为里曼实验室） ； Wuhan University（武汉大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 DwD通过利用视觉基础模块特征作为统一桥梁，解决自动驾驶仿真到现实生成中的现实性与真实性困境，提升控制精度与时间稳定性。

Comments Accepted to ACM MM 2026