另有 240 篇论文还没打上分类标签，暂不在筛选结果里。
构建 EpiReal-Bench，评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 World Models' Last Exam 评测视频物理一致性
提出 STCA，对驾驶视频 VLM 构造可迁移的时空对抗扰动
分析潜空间图像水印对像素扰动的内在鲁棒性上限
摘要作者称当前潜空间水印在低 FPR 下受扩张映射与分布偏移的限制。
提出监控深伪基准 CCDF，在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF，揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
构建多语言音视频 DeepFake 基准 BabelFake 并评测检测器
BabelFake 是经同意与 IRB 批准采集的多语音视频 DeepFake 检测基准，用来把视觉操纵和语音合成拆开比较。
提出 ControlPed 与 HazardPed，生成可控行人危险场景并评测端到端驾驶
提出 TRACER，从权重差识别扩散模型被擦除概念
TRACER 针对的是遗忘扩散模型上的目标识别：提供者从公开基座 W 用已发表方法擦掉未知集合 S⋆，只发布 W′。攻击者还有假定包含这些概念的词表，但不知擦了谁、擦了几个、用了什么算法。
提出 PLW，用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印，检出随触发、模型和间隔变化。
提出审计感知遗忘框架 AVCE，从文本与视觉通路擦除扩散模型概念
AVCE 是面向扩散模型的概念擦除方法，要让擦除经得起绕过文本条件的潜空间审计，而不只是挡住对抗提示词。
提出 KANSteer，用非线性激活引导拟合文生图有序概念轨迹
KANSteer 研究文生图扩散模型里，有序视觉概念能否沿单一激活方向被遍历，并改用一维曲线做 steering。
提出 FADE，对文生视频模型做帧感知多概念擦除
FADE 是面向文生视频扩散 Transformer 的多概念遗忘方法，用来抑制指定物体、画风、裸体、暴力、仇恨和名人身份，并尽量保持其他生成。作者要处理两件事。与帧无关的抑制会让概念在少数帧重现，片段均值会掩盖这一失败。
提出 OmniConfess，冻结候选并按通道重打分以缓解全模态幻觉
组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊
作者给出一套开放域文生图后训练配方：把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起，而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感，但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。
提出 RASteer，推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering（RASteer） 是一种不改权重的推理时概念擦除方法，用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述：预训练模型已有强先验，但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
提出 TAILOR，按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 D-Scope，用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成
D-Scope把扩散 Transformer 中 SAE 特征的高激活图像块，接到文本查询驱动的单方向生成干预上。
提出 NDDL，用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御：防御者只有白盒模型访问和良性提示词，没有后门先验，需要区分后门提示词并找出触发 token。