ACM MM

Towards Privacy-Preserving Federated Prompt Tuning under Data Heterogeneity: A Subspace-Decomposed Expert Approach

面向数据异构性下的隐私保护联邦提示调优：一种子空间分解专家方法

Yuhua Wang, Xiaodong Li, Yihao Guo, Yuxiang Jia, Qinnan Zhang, Yifan Sun, Hainan Zhang, Yongxin Tong, Zhiming Zheng

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Center for the Applied Statistics, School of Statistics, Renmin University of China（中国人民大学统计学院应用统计中心） ； School of Computer Science & Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

AI总结 研究针对数据异构性下的隐私保护联邦提示调优问题，提出FedSEPT方法，采用子空间分解专家建模及实例感知专家融合技术，在11个异构基准实验中，于相同隐私约束下，该方法在局部适配和全局泛化间实现更好权衡。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Decoupling Cross-Modality Manifold Discrepancy: Leveraging Visible Diffusion Priors for Infrared Super-Resolution

解耦跨模态流形差异：利用可见光扩散先验实现红外超分辨率

Yunpeng Hua, Hongwei Yu, Jiawei Li, Qiankun Liu, Huimin Ma, Jiansheng Chen

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 针对红外图像超分辨率问题，提出双路径基于扩散的Shift-IISR框架，通过开发GRM模块提取特定模态信息、引入LSR模块关注结构信息，有效提高了分布和结构一致性，保持了超分辨率性能。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026). Code: https://github.com/Assassink8/Shift-IISR

Geo3R: Mitigating Spatial Reasoning Hallucination in Multimodal Large Language Models

Geo3R：减轻多模态大语言模型中的空间推理幻觉

Mingyu Wang, Weilin Jin, Wenbo Li, Haoyang Huang, Tong Jia, Ying Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

AI总结 多模态大语言模型推理空间关系易产生幻觉，现有方法效果有限。本文定义空间推理幻觉及常见场景，提出无训练的Geo3R框架，结合几何证据和结构化3D推理减轻幻觉，实验证明该框架显著减少幻觉，优于现有模型和方法。

Comments Accepted by ACM MM 2026. This is the arXiv preprint version, not the camera-ready

TransBiolab: A Real-World Multi-View Dataset of Cluttered Transparent Biomedical Objects

TransBiolab：一个杂乱透明生物医学物体的真实世界多视图数据集

Ke Ma, Yifei Wang, Meng Wang, Tian Xia

机构 * School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； College of Design and Innovation, Tongji University（同济大学设计创意学院） ； Shanghai Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海智能无人系统研究院） ； School of Software and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） 纠错

AI总结 针对自主生物医学实验室透明物体视觉感知数据稀缺问题，提出TrainsBiolab真实世界多视图数据集，含多物体杂乱、遮挡场景数据及多种注释，定义相关基准并评估，为自主实验室操作视觉任务提供资源。

Comments 9 pages, 10 figures, accepted by ACM Multimedia 2026

Uni-XAS: Alignment-Driven Bidirectional Multimodal Learning for X-ray Absorption Spectroscopy

Uni-XAS：用于X射线吸收光谱的对齐驱动双向多模态学习

Suyang Zhong, Yuhao Zhao, Boying Huang, Fanjie Xu, Pengwei Xu, Haoyi Tao, Xi Fang, Jun Cheng, Fujie Tang

AI总结 研究针对X射线吸收光谱建模中异构模态学习难题，提出Uni-XAS框架。通过XASLip解决元素内配位变化，用检索增强解码防尺度崩溃等，还引入排列校正流匹配解决逆问题，在多方面表现出色，为多模态学习和评估奠定基础。

Comments 48 pages, 7 figures, 11 tables. Accepted by ACMMM 2026