Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）

Few-Shot Synthetic Image Attribution: Identifying Unseen Generators with Limited Samples

少样本合成图像溯源：有限样本下识别未见生成器

Shiyu Wu, Shuyan Li, Jing Li, Jing Liu, Yequan Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 提出少样本合成图像溯源新范式，构建含45个生成器、117万图像的OmniFake数据集，并设计OmniDFA基线，实现少样本下识别未见生成器，在AIGI检测中达到最优泛化性能。

Comments ECCV 2026

Disentangling Reasoning Logic to Resolve Explicit Knowledge Conflicts

解耦推理逻辑以解决显式知识冲突

Xianda Zheng, Zijian Huang, Meng-Fen Chiang, Jiamou Liu, Yuan Fang, Michael Witbrock, Kaiqi Zhao

机构 * School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） ； Department of Electronics and Electrical Engineering, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学电子与电机工程学系） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Internet Information Collaboration, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）深圳市互联网信息协同重点实验室） 纠错

AI总结 提出KCR框架，通过将冲突上下文解耦为推理轨迹并利用强化学习优化逻辑一致性，有效解决LLM中的显式知识冲突，7B模型性能超越GPT-4o等。