多模态大模型

When Vision Misleads, Let Location Speak: A Worldwide Image Geo-Localization Method via Location Attention Mechanism and Large Multimodal Models

当视觉误导时，让位置说话：基于位置注意力机制和大多模态模型的全球图像地理定位方法

Junchao Cui, Wenqi Shi, Xuanzi Ma, Nan Wu, Shaoyong Du, Xiangyang Luo

机构 * Henan Key Laboratory of Cyberspace Situation Awareness（河南省网络空间态势感知重点实验室） ； Information Engineering University（信息工程大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TransGeoCLIP框架，通过位置注意力机制和大多模态模型，解决视觉相似图像导致的地理定位错误问题，在多个基准上显著提升定位精度。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Multimedia in March 2026

Fewer Steps, Better Performance: Efficient Cross-Modal Clip Trimming for Video Moment Retrieval Using Language

更少步骤，更优性能：基于语言的高效跨模态视频片段修剪用于视频时刻检索

Xiang Fang, Daizong Liu, Wanlong Fang, Pan Zhou, Zichuan Xu, Wenzheng Xu, Junyang Chen, Renfu Li

机构 * Hubei Engineering Research Center on Big Data Security, School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science of Technology（湖北大数据安全工程研究中心，网络安全学院，华中科技大学） ； Peking University（北京大学） ； Henan University（河南大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SpotVMR方法，通过可学习的片段搜索模型和低成本语义索引特征，高效修剪查询相关视频片段，作为即插即用模块提升现有VMR方法的效率与性能。

Comments Published in AAAI 2024

How and What to Imagine? Visual Thinking in Unified Multimodal Models for Cross-View Spatial Reasoning

如何以及想象什么？统一多模态模型中的视觉思维用于跨视角空间推理

Qian Yang, Ankur Sikarwar, Huy Le, Le Zhang, Zhuan Shi, Perouz Taslakian, Aishwarya Agrawal

机构 * Mila - Québec AI Institute（蒙特利尔AI研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； ServiceNow AI Research（ServiceNow人工智能研究） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出View Dropout训练策略使模型利用中间思维图像进行跨视角空间推理，并发现全景视觉思维在信息性和可学习性上最优。

Comments Preprint

MAIL++: Multi-Modal Bi-directional Agent Layer for Vision-Language Models

MAIL++: 视觉语言模型的多模态双向智能体层

Kaixiang Chen, Pengfei Fang, Hui Xue

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications (Southeast University), Ministry of Education, China（新一代人工智能技术及其交叉应用国家重点实验室（东南大学），中华人民共和国教育部，中国） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出MAIL/MAIL++方法，通过将跨模态耦合嵌入VLM内在计算模块并引入双向桥接，实现参数高效微调，在少样本分类和跨域检索中超越现有方法。

ProCrit: Self-Elicited Multi-Perspective Reasoning with Critic-Guided Revision for Multimodal Sarcasm Detection

ProCrit: 通过批评引导的修订实现自激发多视角推理用于多模态讽刺检测

Yingjia Xu, Jiulong Wu, Bowen Zhang, Baokui Guo, Siyuan Chai, Min Cao

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Zhipu AI（智谱AI） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ProCrit，一种通过批评引导的修订实现自激发多视角推理的框架，用于多模态讽刺检测，解决了现有方法依赖固定视角的问题，通过动态生成多视角分析并进行协同优化。

A Cross-Modal Prompt Injection Attack against Large Vision-Language Models with Image-Only Perturbation

针对大视觉-语言模型的跨模态提示注入攻击：仅图像扰动

Hao Yang, Zhuo Ma, Yang Liu, Yilong Yang, Guancheng Wang, JianFeng Ma

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CrossMPI攻击，通过仅图像扰动实现跨模态提示注入，改进模型隐藏状态空间优化并采用层选择策略与距离递减扰动策略，有效提升攻击性能。

MemLens: Benchmarking Multimodal Long-Term Memory in Large Vision-Language Models

MemLens：大型视觉-语言模型多模态长期记忆的基准测试

Xiyu Ren, Zhaowei Wang, Yiming Du, Zhongwei Xie, Chi Liu, Xinlin Yang, Haoyue Feng, Wenjun Pan, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Zhengnan Li, Yangqiu Song, Ginny Wong, Simon See

机构 * CSE Deparment, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） ； CUHK（香港大学） ； OmniMemory (Shenzhen) Intelligent Technology Co., Ltd.（深圳奥米克记忆科技有限公司） ； NVIDIA AI Technology Center (NVAITC), NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达AI技术中心（NVAITC），英伟达，美国圣克拉拉） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MemLens基准测试评估大型视觉-语言模型在多模态多会话对话中的长期记忆能力，通过789个问题测试五种记忆能力，揭示长上下文模型和记忆增强代理的优缺点，推动混合架构发展。

Comments Work in progress

Modality-Inconsistent Continual Learning of Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型的模态不一致持续学习

Weiguo Pian, Shijian Deng, Shentong Mo, Mingrui Liu, Yunhui Guo, Yapeng Tian

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； George Mason University（乔治·梅森大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MICL，一种针对多模态大语言模型的持续学习场景，涉及不一致的模态和变化的任务类型。通过伪目标生成模块和基于指令的知识蒸馏，解决任务类型转移导致的遗忘问题，实验验证了方法的有效性。

Comments Accepted at Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

MiniCPM-o 4.5: Towards Real-Time Full-Duplex Omni-Modal Interaction

MiniCPM-o 4.5：迈向实时全双工多模态交互

Junbo Cui, Bokai Xu, Chongyi Wang, Tianyu Yu, Weiyue Sun, Yingjing Xu, Tianran Wang, Zhihui He, Wenshuo Ma, Tianchi Cai, Jiancheng Gui, Luoyuan Zhang, Xian Sun, Fuwei Huang, Moye Chen, Zhuo Lin, Hanyu Liu, Qingxin Gui, Qingzhe Han, Yuyang Wen, Huiping Liu, Rongkang Wang, Yaqi Zhang, Hongliang Wei, Chi Chen, You Li, Kechen Fang, Jie Zhou, Yuxuan Li, Guoyang Zeng, Chaojun Xiao, Yankai Lin, Xu Han, Maosong Sun, Zhiyuan Liu, Yuan Yao

机构 * OpenBMB（开放大脑） 纠错

专题命中 图文多模态 ：omni-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MiniCPM-o 4.5通过实时全双工多模态交互技术，解决多模态交互中感知与响应分离及被动响应的问题，实现更接近人类水平的多模态交互能力。

InVitroVision: a Multi-Modal AI Model for Automated Description of Embryo Development using Natural Language

InVitroVision：一种多模态AI模型，用于通过自然语言自动描述胚胎发育

Nicklas Neu, Thomas Ebner, Jasmin Primus, Raphael Zefferer, Bernhard Schenkenfelder, Mathias Brunbauer, Florian Kromp

机构 * Software Competence Center Hagenberg GmbH（软件能力中心海根贝格有限公司） ； Kinderwunsch Zentrum Kepler Universitätsklinikum（儿童愿望中心凯普勒大学诊所） ； Wunschkind Klinik Dr. Brunbauer（愿望宝宝诊所布兰鲍尔医生） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出InVitroVision模型，通过微调多模态视觉语言模型，实现了对胚胎形态和发育的自然语言描述预测，展示了基础视觉语言模型在有限数据下应用于体外受精任务的潜力。

Comments 15 pages, 2 figures

SAKE: Self-aware Knowledge Exploitation-Exploration for Grounded Multimodal Named Entity Recognition

SAKE: 为基于地面的多模态命名实体识别的自我意识知识利用-探索

Jielong Tang, Xujie Yuan, Jiayang Liu, Jianxing Yu, Xiao Dong, Lin Chen, Yunlai Teng, Shimin Di, Jian Yin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对开放世界社交媒体平台中长尾、快速演变和未见实体的挑战，SAKE提出一种端到端代理框架，通过自我意识推理和自适应搜索工具调用，结合内部知识利用和外部知识探索，提升多模态命名实体识别的精度与鲁棒性。

Comments 23 pages, 12 figures

CrossFlowDG: Bridging the Modality Gap with Cross-modal Flow Matching for Domain Generalization

CrossFlowDG：通过跨模态流匹配弥合模态差距以实现领域泛化

Antonios Kritikos, Nikolaos Spanos, Athanasios Voulodimos

机构 * National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CrossFlowDG，通过无噪声的跨模态流匹配解决领域泛化中的模态差距问题，利用联合欧几里得潜在空间中的连续变换，将领域偏向的图像嵌入向领域不变的文本嵌入迁移。

Comments Accepted in CVPRW 2026 (DG-EBF Workshop)

Concept Drift Guided LayerNorm Tuning for Efficient Multimodal Metaphor Identification

概念漂移引导的层归一化调优用于高效的多模态隐喻识别

Wenhao Qian, Zhenzhen Hu, Zijie Song, Jia Li

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 本文提出CDGLT框架，通过概念漂移和提示构造策略提升多模态隐喻识别效率，实现MET-Meme基准的最先进性能并降低训练成本。

Comments ICMR'25, June 30-July 3, 2025, Chicago, IL, USA

DeepSketcher: Internalizing Visual Manipulation for Multimodal Reasoning

DeepSketcher：内化视觉操作以实现多模态推理

Chi Zhang, Haibo Qiu, Qiming Zhang, Zhixiong Zeng, Lin Ma, Jing Zhang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Meituan Inc（美团） ； Independent Researcher, China（独立研究者） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DeepSketcher通过构建图像-文本交织数据集和自包含模型，实现了无需外部工具的视觉思考，提升了多模态推理能力。

Comments CVPR2026 FINDINGS

Fundus-R1: Training a Fundus-Reading MLLM with Knowledge-Aware Reasoning on Public Data

Fundus-R1: 基于公共数据训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM

Yuchuan Deng, Qijie Wei, Kaiheng Qian, Jiazhen Liu, Zijie Xin, Bangxiang Lan, Jingyu Liu, Jianfeng Dong, Xirong Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：MLLM(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Fundus-R1，通过公共数据集训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM，采用RAG方法生成知识感知推理轨迹，并通过过程奖励增强RLVR，实验证明其在三个基准测试中优于多个基线模型。

Cattle-CLIP: A Multimodal Framework for Cattle Behaviour Recognition from Video

Cattle-CLIP：一种用于从视频中识别牛行为的多模态框架

Huimin Liu, Jing Gao, Daria Baran, AxelX Montout, Neill W Campbell, Andrew W Dowsey

机构 * Bristol Veterinary School, University of Bristol（布里斯托尔大学布里斯托尔兽医学院） ； School of Computer Science, University of Bristol（布里斯托尔大学计算机科学学院） ； Joint Institute of Qingdao Huanghai University and WeITec, Qingdao Huanghai University（青岛黄海学院与WeITec联合学院，青岛黄海学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title)；cross-modal(abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出Cattle-CLIP框架，通过跨模态语义对齐解决农场环境中的行为识别难题，构建了CattleBehaviors6数据集，实现了高准确率的行为识别。

Comments 16 pages, 10 figures, submitted to Information Processing in Agriculture

Camouflage-aware Image-Text Retrieval via Expert Collaboration

通过专家协作实现伪装意识的图像-文本检索

Yao Jiang, Zhongkuan Mao, Xuan Wu, Keren Fu, Qijun Zhao

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； National Key Lab of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University（四川大学视觉合成图形图像技术国家级重点实验室） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出伪装意识图像-文本检索任务，构建了CamoIT数据集，并提出CECNet网络，通过双分支编码器和C²GA机制提升检索性能，实验表明在七种模型中取得29%的准确率提升。

Robust Remote Sensing Image-Text Retrieval with Noisy Correspondence

鲁棒的遥感图像-文本检索与噪声对应关系

Qiya Song, Yiqiang Xie, Yuan Sun, Renwei Dian, Xudong Kang

机构 * Hunan Normal University（湖南师范大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：image-text(title,abstract)；multi-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出鲁棒遥感图像-文本检索方法，通过自适应学习策略和鲁棒三元组损失提升噪声下的检索性能，实验表明在高噪声环境下优于现有方法。

Conformal Cross-Modal Active Learning

符合性跨模态主动学习

Huy Hoang Nguyen, Cédric Jung, Shirin Salehi, Tobias Glück, Anke Schmeink, Andreas Kugi

机构 * AIT Austrian Institute of Technology（奥地利理工学院） ； Automation & Control Institute, Technical University of Vienna（维也纳技术大学自动化与控制研究所） ； Chair of Information Theory and Data Analytics (INDA), RWTH Aachen University（亚琛工业大学信息理论与数据分析教席） 纠错

专题命中 图文多模态 ：cross-modal(title,abstract)；multimodal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CCMA框架，通过教师-学生架构融合视觉与语言模态，利用多模态符合评分与多样性意识选择策略，提升数据效率。

Comments 20 pages, 14 figures

Journal ref CVPR 2026 Findings

Relationship-Aware Safety Unlearning for Multimodal LLMs

关系感知的安全反向学习用于多模态大语言模型

Vishnu Narayanan Anilkumar, Abhijith Sreesylesh Babu, Trieu Hai Vo, Mohankrishna Kolla, Alexander Cuneo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出关系感知的安全反向学习框架，通过显式表示不安全的对象-关系-对象元组，并应用参数高效编辑技术抑制不安全元组，同时保留对象边缘和安全邻近关系。

Comments 9 pages,4figures

Reasoning-Aligned Perception Decoupling for Scalable Multi-modal Reasoning

面向可扩展多模态推理的推理对齐感知解耦

Yunhao Gou, Kai Chen, Zhili Liu, Lanqing Hong, Xin Jin, Zhenguo Li, James T. Kwok, Yu Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Huawei Cloud Project（华为云项目） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出RAPID方法，通过解耦多模态模型的感知与推理模块，利用强化学习优化感知输出，使模型能与任意强大文本推理模型配合，实现无需重新训练的性能提升。

Comments ICLR 2026

SCoCCA: Multi-modal Sparse Concept Decomposition via Canonical Correlation Analysis

SCoCCA: 通过典型相关分析进行多模态稀疏概念分解

Ehud Gordon, Meir Yossef Levi, Guy Gilboa

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出SCoCCA，通过典型相关分析实现多模态稀疏概念分解，提升跨模态对齐与可解释性，实现概念发现的最优性能。

LLaVAShield: Safeguarding Multimodal Multi-Turn Dialogues in Vision-Language Models

LLaVAShield: 保障视觉语言模型中的多模态多轮对话安全

Guolei Huang, Qinzhi Peng, Gan Xu, Yao Huang, Yuxuan Lu, Yongjun Shen

机构 * Southeast University（东南大学） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； RealAI 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 LLaVAShield通过构建MMDS数据集和MMRT框架，有效提升多模态多轮对话的安全性，优于现有VLMs和内容审查工具，揭示了主流模型的安全漏洞。

Comments Accepted to CVPR 2026

MGCR-Net:Multimodal Graph-Conditioned Vision-Language Reconstruction Network for Remote Sensing Change Detection

MGCR-Net:多模态图条件视觉-语言重建网络用于遥感变化检测

Chengming Wang, Guodong Fan, Jinjiang Li, Min Gan, C. L. Philip Chen

机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong Technology and Business University（山东科技职业大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Qingdao University（青岛大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MGCR-Net通过多模态图条件视觉-语言重建机制提升遥感变化检测的语义交互能力。

Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 64, pp. 1-15, 2026, Art no. 4701515

Securing the Floor and Raising the Ceiling: A Merging-based Paradigm for Multi-modal Search Agents

保障地板，提升天花板：一种基于合并的多模态搜索代理范式

Zhixiang Wang, Jingxuan Xu, Dajun Chen, Yunfang Wu, Wei Jiang, Yong Li

机构 * Peking University, Beijing, China（北京大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multi-modal(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种无需训练的多模态搜索代理范式，通过跨模态模型合并提升VLMs的自主搜索能力，OBM算法在搜索任务中表现出更高的效率和性能。

Harnessing Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Large Language Models for Face Anti-Spoofing

在多模态大语言模型中利用链式推理进行人脸反伪装

Honglu Zhang, Zhiqin Fang, Ningning Zhao, Saihui Hou, Long Ma, Renwang Pei, Zhaofeng He

机构 * Didi Chuxing（滴滴出行） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出FaceCoT数据集和CEPL策略，通过链式推理提升多模态大语言模型在人脸反伪装中的鲁棒性和性能。

Comments Accepted to CVPR2026

SPP-SCL: Semi-Push-Pull Supervised Contrastive Learning for Image-Text Sentiment Analysis and Beyond

SPP-SCL：半推拉监督对比学习用于图像-文本情感分析及更广泛的领域

Jiesheng Wu, Shengrong Li

专题命中 图文多模态 ：image-text(title,abstract)；cross-modal(abstract)；分类 cs.MM

AI总结 SPP-SCL通过半推拉监督对比学习平衡图像-文本情感关系，提升跨模态情感分析的性能。

Comments Accepted and published by AAAI2026

MedVLThinker: Simple Baselines for Multimodal Medical Reasoning

MedVLThinker: 多模态医疗推理的简单基线

Xiaoke Huang, Juncheng Wu, Hui Liu, Xianfeng Tang, Yuyin Zhou

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Amazon Research（亚马逊研究院） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MedVLThinker通过简单基线和RLVR方法，在医疗多模态推理中实现新突破，超越现有开源模型并接近专有模型性能。

Comments Project page: https://ucsc-vlaa.github.io/MedVLThinker/ ; Code: https://github.com/UCSC-VLAA/MedVLThinker ; Model and Data: https://huggingface.co/collections/UCSC-VLAA/medvlthinker-688f52224fb7ff7d965d581d ; Accepted by ML4H'25

Dynamic Pyramid Network for Efficient Multimodal Large Language Model

动态金字塔网络用于高效多模态大语言模型

Hao Ai, Kunyi Wang, Zezhou Wang, Hao Lu, Jin Tian, Yaxin Luo, Peng Xing, Jen-Yuan Huang, Huaxia Li, Gen luo

机构 * Beihang University（北航大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； KAUST（卡塔尔大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Technical University Of Denmark（丹麦技术大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Xiaohongshu Inc（小红书公司） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 动态金字塔网络通过分层结构和动态池化专家提升多模态大语言模型的效率与性能。

CIEC: Coupling Implicit and Explicit Cues for Multimodal Weakly Supervised Manipulation Localization

CIEC: 通过隐式和显式线索耦合实现多模态弱监督操作定位

Xinquan Yu, Wei Lu, Xiangyang Luo, Rui Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） ； MoE Key Laboratory of Information Technology（信息技术关键实验室） ； Key Laboratory of Information Security Technology（信息安全技术重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing（数学工程与先进计算国家重点实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 图文多模态 ：multimodal(title,abstract)；image-text(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CIEC通过耦合隐式和显式线索，实现多模态弱监督操作定位，利用粗粒度标注提升图像-文本对的定位效果。