多模态的爆火是技术突破、应用刚需、数据红利与资本推动的共振结果。对于研究者来说，选择它发文，既能参与前沿技术的探索，又能通过解决实际问题提升自身竞争力。
如今这方向正处于从技术突破向产业渗透的关键阶段。本文将从核心方法与技术、模型架构与训练范式、应用领域、学习场景与挑战这四大类（含10个细分热点），层级拆解多模态研究的学术脉络，帮助大家快速上手发出成果。
每类我都整理了参考论文方便学习，共有197篇（含顶会），且附有相应代码，篇幅有限就不一一展示了，大家可自取完整合集。
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实现多模态融合的具体技术、算法和模块。比如多模态融合、多模态特征融合、多模态数据融合、可解释多模态融合。
参考论文：FedEPA: Enhancing Personalization and Modality Alignment in Multimodal Federated Learning
方法： 论文提出了一种多模态联邦学习框架FedEPA，通过个性化权重聚合和无监督特征对齐策略，有效融合多模态特征，提升模型在异质数据和有限标签情况下的性能。
创新点：
- 提出个性化加权本地聚合策略，适应本地数据分布，缓解数据异质性影响。
- 设计无监督多模态特征对齐策略，增强特征一致性，确保语义独立性，促进特征多样性。
- 引入多模态特征融合策略，通过自注意力机制整合信息，提升分类性能。
关注模型的宏观设计、规模以及训练的策略和方法。比如多模态大模型、多模态预训练。
参考论文：Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization
方法： 论文介绍了一种多模态预训练方法，通过联合建模图像和文本等不同模态的数据，利用对比学习和掩码预测技术进行无监督预训练，以提升模型在多模态任务中的性能。
创新点：
- 提出了一种新的多模态预训练框架，能够同时处理图像和文本等多种模态的数据。
- 采用了对比学习和掩码预测技术，有效对齐不同模态的特征表示。
- 通过大规模无监督数据进行预训练，显著提升了模型在多模态下游任务中的性能。
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将通用的多模态技术应用于解决特定领域的实际问题。比如多模态医学图像、多模态图像融合。
参考论文：BSAFusion: A Bidirectional Stepwise Feature Alignment Network for Unaligned Medical Image Fusion
方法： 论文介绍了一种用于多模态医学图像分析的方法，通过深度学习技术融合不同模态的图像特征，以提高疾病诊断的准确性。该方法强调利用多模态数据的互补性，增强模型对复杂医学图像的理解和分析能力。
创新点：
- 提出了一种新的多模态医学图像分析框架，能够同时处理多种医学图像模态。
- 利用深度学习技术，有效融合不同模态图像的特征，提升诊断准确性。
- 通过实验验证了该方法在疾病诊断中的有效性和优越性，展示了其在实际应用中的潜力。
关注在数据或任务受限等特定挑战下的学习范式。比如小样本学习+多模态、迁移学习+多模态融合。
参考论文：UniGraph2: Learning a Unified Embedding Space to Bind Multimodal Graphs
方法： 论文提出了一种结合迁移学习和多模态融合的方法。它先用预训练模型提取通用特征，再通过迁移学习应用到多模态任务中，并采用新融合策略整合不同模态的特征，提升模型性能。
创新点：
- 利用预训练模型提取通用特征，为多模态任务提供强大的初始表示。
- 采用迁移学习技术，将预训练模型的特征迁移到具体的多模态任务中，提高任务适应性。
- 提出新颖的多模态融合策略，有效整合不同模态的特征，提升模型性能。
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