来源：STRUCTatP 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4WPh0X2CgEWNeFRH28N-NA 当超分辨率模型把一张模糊的小图变得清晰锐利时，我们该如何判断它是真的“恢复”了图像细节，还是只是生成了看似真实的错误纹理？ 长期以来，超分辨率图像质量评价面临着一个两难问题：全参考指标需要真实高清图像，并且容易惩罚合理但未对齐的生成细节；无参考指标虽然不依赖...

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...

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：...

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...

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...

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...

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...

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...

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...