VidMark:面向视频生成模型知识产权保护的高效水印方案(原文,在新标签页打开)
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权。
提出 VidMark 水印方案,核验视频生成模型的输出来源与所有权。
提出 BoundStyle 与 StyleAT,对抗训练防御人脸识别语义攻击。
提出连续潜码隐写,把医学影像写入模型权重以绕过导出限制。
用门控 IoU 与 RadGraph 的 GRPO 降低胸片报告幻觉。
分析零训练 LLM+OVOD 流水线中 CAAP 与 SNAP 分离的来源。
提出 OSWorld-Science 基准,评测计算机使用智能体完成科学软件工作流的能力。
研究者提出 ForesightSafety-VLA,一个以安全为首要评测目标的视觉-语言-动作(VLA)模型诊断基准。
论文提出多图隐式有害内容(MIIT)问题,即每张图片单独看都无害,但多张图片联合解读时会产生有害语义,现有商业审核 API 和模型因单图缺乏明显风险线索而难以识别。
研究者提出 TempJail,一种黑盒视频越狱框架,通过构造与查询对齐的对话式字幕序列并优化其时间调度,利用大型视觉语言模型(LVLM)在时间维度上的脆弱性诱导出符合原始有害意图的回答。
研究提出 FailSAE,用稀疏自编码器(SAE)对 CLIP 等视觉语言模型做可解释的失败预测,将失败预测建模为 SAE 稀疏隐激活上的分类任务,并设计三阶段失败感知训练流程。
提出 EraseSAE,在文生视频模型中局部擦除指定概念。
用逐步 SAE 诊断文生图概念脆性,并推理时向类原型插值。
提出 ResLRP,抑制视觉 Transformer 残差抵消引起的归因不稳定。
研究用稀疏自编码器、角色条件探针、因果干预和恢复实验,在 Gemma-3 与 Qwen3.5 上区分视觉语言模型误判有害表情包时是缺少内部证据还是无法把已表征的证据传到输出。
提出带密钥的 SNW,抵御事后图像水印的身份伪造。
针对固定潜在奖励模型优化会导致潜在奖励作弊、生成视频的感知与运动质量下降的问题,研究者提出协同演化奖励框架 CoRe,将潜在空间对齐视为生成器与奖励模型之间的动态交互,持续用生成器当前样本重新拟合奖励模型并锚定真实视频偏好,使生成器无法通过偏离数据分布获取高奖励。
提出 VoxParity,固定转写只改音频,评测语音智能体是否按行业规则改工具调用。
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门。
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。
浙江大学与香港理工大学的研究者提出CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型。
提出SceneJail,利用视频情境上下文越狱视频多模态模型。
推荐理由论文把视频场景本身当作攻击面,并给出跨八个 Video-MLLM 的成功率与三种防御下的表现,可供多模态安全评测参考。
测量并预测具身 VLM 规划器的任务拒答可变性。
综述视觉内容全生命周期中的所有者侧对抗防护方法。
提出 RACER,用区域感知一致性对抗微调去除多模态大模型后门。
提出 VA-Judger,用人类偏好训练联合音视频奖励模型。
提出针对微调 TTS 的黑盒成员推断攻击。
提出 GhostWord 词级触发后门,对自动语音识别做数据投毒。
提出 TRIM,在黑盒推理时定位并净化图像后门区域。
提出 RAPID,离线把抗蒸馏扰动写入文生图解码器。
提出 VisER,用内部视觉证据检测 LVLM 物体幻觉。
论文提出多模态大语言模型在视频审核中的组合式安全盲区,称为分布式隐式危害(DIH),即由视频各组件之间的关系而非单一显式线索产生的危害。
提出 FreqDoor,在频域混合振幅并对生成式 VLM 做训练时视觉后门。
研究者提出 LIBERO-VPro,用于系统评测机器人基础模型在执行过程中的闭环视觉鲁棒性,通过扰动执行时可获得的视觉证据来考察模型表现。
提出 TAME,在强化学习中抑制模板激活以缓解思维链混淆。
提出 QPriv-VL,用问题引导剪枝降低分布式视觉问答的隐私泄露。
提出 ODPure,在输入阶段用腐蚀重建与共识净化目标检测后门。
CLIPGuard 是一种轻量、完全黑盒的防御方法,通过测量分段嵌入扰动定位恶意区域,并仅对可疑片段做语义修复,以抵御 CLIP 嵌入空间后门攻击。
研究者提出 Multi2AV-Safety,一个面向音视频生成的安全基准。
提出 AdvPIE,在黑盒下搜索表面无害却生成有害图像的提示。
提出 AV-SafetyBench 评测文生音视频模型的不安全生成。