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ACMMM:ACM国际多媒体会议 顶会专区

本专区系统性收录 ACMMM(ACM 国际多媒体会议)相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。ACMMM 集中呈现了多媒体内容理解、跨模态学习、生成式 AI、视频分析与检索等领域的年度进展。

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2026.11.10 -14
会议时间
巴西里约热内卢
会议地点
3,000+
投稿文章数量
24.59%
收录率
87
专区文章总数
会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-14
实验室18篇论文被ACM MM 2026 录用|ACM MM 2026
来源:IPIU智能感知与图像理解 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/s8tnN2ynJFjmB-UsQXhknA近日,计算机图形学与多媒体领域顶级会议ACM International Conference on Multimedia(ACM MM 2026)公布了论文接收结果,实验室共有18篇论文被ACM MM 2026录用,第一作者分别是郝泽华博士生(导师:...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-14
论文聚焦让模型“看你所看”——GazePruning重塑VR场景中的视觉Token剪枝|ACM MM 2026
来源:以人为中心的协同计算 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/WaE9yQZGUZfQzSS599Xu6w 近日,实验室硕士生任宇琪为第一作者的论文 GazePruning: Gaze-Guided Token Pruning for LVLMs in Virtual Reality 被 The 34th ACM International Conference...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-14
打破模态“内卷”东北大学从“ Fisher 信息”视角破解多模态异常检测融合偏见|ACM MM 2026
来源:工业AI眼 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/xyZ6eUfkYpZkJW6jGgKA-A 在工业智能制造的质检场景中,仅依靠 RGB 图像(类似我们日常拍的照片)来检测产品缺陷,往往容易漏掉那些三维的、几何结构上的细微瑕疵。因此,多模态异常检测(MAD) 应运而生——它通过融合 RGB 图像和深度图像(包含物体几何信息),试图让 AI 质检员“既看清颜色...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-13
华南农业大学面向换脸图像原始身份鲁棒恢复的生成式身份编码方法|ACM MM 2026
来源:隐者联盟 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/DXXPusvBcfk1thLtuimjtA 换脸技术被恶意滥用,带来人脸身份隐私泄露的现实风险,如何从被篡改图片还原出原始人脸,是多媒体取证方向亟待解决的问题。现有的恢复方法大多直接在像素层嵌入身份信息,很容易被局部篡改、多次传输带来的复合退化破坏,还会留下能够被检测到的统计特征。针对这些不足,论文提出 GIE...
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会前预热 生成式模型 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-13
北科大 Shift-IISR:可见光扩散模型也能做好红外超分?双路径引导纠正跨模态偏差|ACM MM 2026
来源:多模态信息融合 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/X3SPTbVUlwPIEWRWfBSb9QShift-IISR·红外超分辨率 可见光先验,红外又该如何适配呢? 一张低分辨率的红外图片,想要恢复出清晰的结构来,但是却因为可见光扩散模型而被补出了“不属于红外”的纹理。北科大Shift-IISR不重训整个扩散骨干,而是在两条引导路径上分别纠正全局模态分布和局...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-13
中山大学针对扩散换脸的级联路径破坏方法以实现人脸身份保护|ACM MM 2026
来源:隐者联盟 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/iCDO4BxLXLDk9BXH1ZRgFw 方法介绍 扩散模型的快速发展使换脸技术普及化,但也引发隐私和身份安全问题。现有的主动防御方法在扩散换脸的场景下防御效果有限。本文提出一种系统性防御方法VoidFace,该方法将换脸视为一个耦合的身份路径,通过在关键瓶颈处注入扰动,可在整个换脸管道中引发级联式破坏。具体...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-13
哈工大&华为联合开源:让图像恢复Agent学会"联手",复杂退化吊打SOTA,PSNR暴涨4dB!|ACM MM 2026
来源:龙哥读论文 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Yf4HUyTkjkiYzwKqFsjgsg 以往我们看到的Agent做图像恢复,大多是把几个预训练好的模型拼在一起,靠LLM或者VLM一个一个地选、一个一个地调。但龙哥最近推过的一些Agent方法(比如AgenticIR),暴露了一个核心问题:工具之间根本不会“说人话”,各干各的,最后效果就卡住了。哈工大和华...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-13
一个模型搞定去噪、去雨、去雾、去模糊!QuReC把Prompt细化到每个Query|ACM MM 2026
来源:空间视觉与三维建模 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/xbTBlvqXUYFI5YTnwfelFg ✨导读: All-in-One Image Restoration希望一个模型同时处理去噪、去雨、去雾、去模糊和低照度增强,但现有Prompt-based方法通常给整张图使用同一个Global Prompt。当不同区域存在不同退化、甚至多种退化同时出现时,这...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-12
【科研播报】ACM MM 2026录用论文速递Part.4|ACM MM 2026
来源:中国图像图形学会CSIG 文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Q2gpFovDTTRAAkMzeXa_-gCSIG图像视频通信专委会Perceptual Quality Assessment for Light Field Image Compression: A Subjective Database and Objective Metric 作者:周锐、...
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会前预热 多模态 雷峰网 · GAIR DAO · 2026-10-12
成电DMLab团队一篇论文被多媒体领域国际顶会ACM MM 2026接收|ACM MM 2026
来源:成电DMLab文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/RPG5-RxizzddXtb7KpJTRw近日,电子科技大学计算机科学与工程学院(网络空间安全学院)数据挖掘实验室(DMLab)的论文“The Geometry of Compromise: Unlocking Generative Capabilities via Controllable Modalit...
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