TMLR

Reproducing DragDiffusion: Interactive Point-Based Editing with Diffusion Models

重现DragDiffusion：基于扩散模型的交互式点编辑

Ali Subhan, Ashir Raza

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学学院） ； University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） 纠错

AI总结 本文重现了DragDiffusion方法，验证了其在不同超参数下的可重复性，并发现其性能对优化时间步和特征层敏感。

Comments 16 pages, 8 figures. Reproducibility study of DragDiffusion (CVPR 2024). Submitted to TMLR Reproducibility Challenge. Code available on GitHub

Bayesian Neighborhood Adaptation for Graph Neural Networks

基于贝叶斯邻域适应的图神经网络

Paribesh Regmi, Rui Li, Kishan KC

机构 * Golisano College of Computing and Information Science（计算与信息科学学院） ； Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Amazon.com, Inc.（亚马逊公司） 纠错

AI总结 本文提出基于贝叶斯邻域适应的图神经网络方法，通过将跳数建模为beta过程，提升GNN的表达能力并在节点分类任务中取得优异性能。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 07/2025

MetaSeal: Defending Against Image Attribution Forgery Through Content-Dependent Cryptographic Watermarks

MetaSeal：通过内容依赖的密码水印防御图像归属伪造

Tong Zhou, Ruyi Ding, Gaowen Liu, Charles Fleming, Ramana Rao Kompella, Yunsi Fei, Xiaolin Xu, Shaolei Ren

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Cisco（思科） ； University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

AI总结 MetaSeal通过内容依赖的密码水印技术，提供抗伪造、自包含保护和篡改证据，以增强图像归属的安全性。

Comments To appear at TMLR 2026. 26 pages, 14 figures

Holistic Continual Learning under Concept Drift with Adaptive Memory Realignment

在概念漂移下实现整体持续学习的自适应记忆重定位

Alif Ashrafee, Jedrzej Kozal, Michal Wozniak, Bartosz Krawczyk

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） ； Wroclaw University of Science and Technology（沃拉日扎理工大学） 纠错

AI总结 本文提出自适应记忆重定位方法，用于在概念漂移下实现持续学习，通过轻量级机制减少标注和计算开销，保持高精度与稳定性。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 01/2026. https://openreview.net/forum?id=1drDlt0CLM