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新框架MMFeD3-HidE增强了联邦多模态知识图谱补全
研究人员推出了一种新颖的联邦多模态知识图谱补全（FedMKGC）框架MMFeD3-HidE。该方法解决了与去中心化多模态知识和不同客户端能力相关的挑战。该框架包括用于从客户端不完整的实体嵌入中重建完整多模态分布的超模态注入扩散嵌入（HidE）模型，以及用于在客户端和中央服务器之间进行知识迁移的多模态联邦双蒸馏（MMFeD3）方法。在一个新构建的FedMKGC基准上的实验证明了所提出的MMFeD3-HidE的有效性、语义一致性和收敛鲁棒性。
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HiDe框架提升MLLM在高分辨率图像上的性能
研究人员开发了一个名为HiDe的新型免训练框架，以提高多模态大语言模型（MLLM）在高分辨率图像上的性能。HiDe将背景干扰而非物体大小视为性能下降的主要原因。该框架使用Token-wise Attention Decoupling (TAD) 和 Layout-Preserving Decoupling (LPD) 来分离关键视觉信息并消除分散注意力的背景元素。这种方法在V*Bench、HRBench4K和HRBench8K等基准测…