多模态大模型

ForgeryVCR: Visual-Centric Reasoning via Efficient Forensic Tools in MLLMs for Image Forgery Detection and Localization

ForgeryVCR: 通过高效的取证工具在MLLMs中实现视觉中心推理用于图像伪造检测与定位

Youqi Wang, Shen Chen, Haowei Wang, Rongxuan Peng, Taiping Yao, Shunquan Tan, Changsheng Chen, Bin Li, Shouhong Ding

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(abstract,abstract_cn)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ForgeryVCR通过高效的取证工具实现视觉中心推理，提升图像伪造检测与定位的性能。

Multi-Agent Target-Existence Verification and Learned Mask Geometry Refinement: Winning Report of the MeViS-Text Track at the 8th LSVOS Challenge 2026

多智能体目标存在性验证与学习型掩码几何优化：2026年第8届LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道获胜报告

Jungyoon Lee, Gyuil Lim, Doeon Kim, Seong-heum Kim

机构 * Soongsil University（崇实大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本研究提出SSUPER方案，通过多智能体审计解耦存在性验证、StyleRefiner优化掩码几何，获2026年LSVOS挑战赛MeViS-Text赛道冠军，最终得分0.9081339614。