IEEE TPAMI

UniNDM: A Unified Noise-driven Detection and Mitigation Framework Against Sexual Content in Text-to-Image Generation

UniNDM：文本到图像生成中针对性内容的统一噪声驱动检测与缓解框架

Yao Huang, Yitong Sun, Huanran Chen, Ruochen Zhang, Shouwei Ruan, Ranjie Duan, Maoxun Yuan, Yinpeng Dong, Hui Xue, Xiaochun Cao, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室人工智能研究院） ； College of Artificial Intelligence, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） ； Security Department, Alibaba Group（阿里巴巴集团安全部） ； School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-Sen University（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） 纠错

AI总结 针对文本到图像生成易受隐式性提示影响的问题，提出UniNDM统一噪声驱动框架。利用早期预测噪声的可分离性开发轻量级检测器，引入噪声增强自适应负引导缓解问题，扩展到扩散变压器架构，实验显示比现有方法有显著改进。

Comments 18 pages, 10 figures, accepted by TPAMI

PI-H2T: Enhancing Long-Tailed Visual Recognition with Permutation-Invariant and Head-to-Tail Feature Fusion

PI-H2T：通过排列不变和头到尾特征融合增强长尾视觉识别

Mengke Li, Zhikai Hu, Yang Lu, Weichao Lan, Yiu-ming Cheung, Hui Huang

机构 * Guangdong Provincial Key Laboratory of Visual Media and Multidimensional Intelligence, CSSE, Shenzhen University, China（广东省视觉媒体与多维智能重点实验室，计算机科学与电子技术学院，深圳大学，中国） ； Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, School of Informatics, Xiamen University, China（福建省智慧城市感知与计算重点实验室，信息学院，厦门大学，中国） ； Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University, China（计算机科学系，香港 Baptist 大学，中国） ； Inspur Smart City Technology Co., Ltd., China（Inspur 智能城市技术有限公司，中国） 纠错

AI总结 针对长尾数据不平衡致深度学习模型准确率低的问题，提出PI-H2T方法，通过排列不变表示融合增强表示空间，利用头到尾融合调整分类器，经理论分析和实验验证其有效性，且可无缝集成到现有方法中提升性能。

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Journal ref 10.1109/TPAMI.2026.3711911