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AD-SRF：多模态图像融合的攻击-防御语义强化框架
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2026年10月12日，arXiv Computer Vision（一手来源）发布论文，提出多模态图像融合框架AD-SRF。该框架通过解耦视觉质量与语义属性的优化并无损重组，在不损害视觉质量的前提下向融合图像注入语义属性。其核心采用基于Transformer的恢复式视觉融合网络，并引入攻击-防御博弈机制：攻击者学习损害下游分割任务的扰动模式，防御者则从原始输入中恢复缺失语义，并经不可感知语义图重组回融合图像。实验结果显示，AD-SRF在视觉质量与语义属性上取得双赢，代码已公开。目前公开信息仅此一篇报道，尚未见后续验证或第三方复现结果。
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Oct 12, 2026
- arXiv · Computer VisionAD-SRF：面向多模态图像融合的攻击-防御语义强化框架
提出多模态图像融合框架 AD-SRF，通过解耦视觉质量与语义属性的优化并无损重组，在不损害视觉质量的前提下向融合图像注入语义属性。框架采用基于 Transformer 的恢复式视觉融合网络，并引入攻击-防御博弈机制：攻击者学习损害下游分割的扰动模式，防御者从原始输入恢复缺失语义并经不可感知语义图重组回融合图像。实验显示 AD-SRF 在视觉质量与语义属性上取得双赢，代码已公开。
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