ACM MM

Beyond Visual Evidence: Revealing and Mitigating Relational Privacy Leakage in Document MLLMs

超越视觉证据：揭示并缓解文档多模态大语言模型中的关系隐私泄露

Beining Xu, Hairui Wang, Jiaxin Wang, Changsheng Chen, Anirban Chakraborty

机构 * Faculty of Engineering, Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学工程学院） ； Faculty of CMC, Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学计算机、数学与力学学院） ； Department of CDS, Indian Institute of Science（印度科学学院计算机与数据科学系） 纠错

AI总结 本文针对文档理解MLLMs的KIE任务，揭示其在视觉证据不足时会通过记忆的字段关系泄露隐私，提出DRUF框架与DocPrivacyBench基准，实验显示DRUF可提升泄露抑制效果并维持KIE性能。

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AirForesight: Current-to-Future Spatial Map Imagination with Cross-Space Planning Consistency for UAV-VLN

AirForesight：面向无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的跨空间规划一致性当前-未来空间地图想象

Yutong Liu, Xiaojie Li, Mingzhu Xu, Jianlong Wu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong University（山东大学） 纠错

AI总结 针对现有UAV-VLN方法空间推理不足的问题，提出AirForesight框架，通过联合监督学习当前地图表示并引入跨空间规划一致性损失，在公开数据集上取得良好性能。

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Semantic Steering for Controllable Generation: Tuning-Free Concept Erasure in Multimodal Diffusion Transformers

语义引导用于可控生成：多模态扩散Transformer中的无调优概念擦除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Yuanshu Zhao, Qipeng Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 该研究针对MM-DiTs的安全风险，提出一种无调优的概念擦除方法，通过在MM-DiT中间模块构建引导向量注入模型，实现高效鲁棒的概念擦除，性能优于现有方法。

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Erase but Preserve: Controllable Removal of Copyrighted Animation Characters via Optimized Semantic Anchors

擦除但保留：通过优化语义锚点实现版权动画角色的可控移除

Qiao Li, Xiaomeng Fu, Wangjia Yu, Runze He, Baisen Wang, Jiao Dai, Jizhong Han

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） 纠错

AI总结 针对文本到图像扩散模型的动画角色版权问题，本文提出基于优化语义锚点的可控擦除方法，实现了更优的擦除效果与图像保真度，支持多目标移除与模型迁移。

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MASCOT: Model-Aware Submodular Coverage for Composite-Attribute Text-to-Image Retrieval

MASCOT：面向复合属性文本到图像检索的模型感知子模覆盖

Aaryan Sharma, Vishak Prasad C, Virendra Singh, Ganesh Ramakrishnan

AI总结 针对现有流形重排序方法在复合属性文本到图像检索的多样性降低任务中早期排名召回率大幅下降的问题，提出MASCOT方法，在PixelProse数据集复合约束任务中表现优于MS-DPP，尤其在排名1后召回率上优势显著。

Comments 21 pages, 4 figures. Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26), Rio de Janeiro, Brazil. Extended version with full appendices