想做多模态融合，完全找不到创新点？好不容易想到思路，根本不work？你也有这些烦恼吗？那今天分享的这3个方法，你一定别错过！get到就能无痛涨点，拿捏CCF！
实际上，仔细研读近几年的顶会会发现，审稿人的“口味”主要偏向这些方面：
改进多模态融合的底层机制！通过动态化、精细化设计，解决传统固定融合策略适配性差、效率低的问题，比如导致模型不work的老熟人”模态对齐”。
与其他前沿技术结合（注意力机制、Mamba、混合专家模型等）！通过优势互补，解决数据稀缺、黑箱等问题。
针对实际场景，设计针对性技术！解决低质量数据、模态缺失等落地障碍。
为让大家能够紧跟领域前沿，找到更多灵感启发，以上每个大方向，我都给大家准备了高分参考论文和源码，共198篇，可以无偿分享给你！
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融合机制优化：提升基础融合效率与适配性
UniECS: Unified Multimodal E-Commerce Search Framework with Gated Cross-modal Fusion
内容：该论文提出名为UniECS的统一多模态电商搜索框架，旨在解决当前电商多模态检索系统针对固定模态配对任务优化、缺乏综合评估基准的问题。框架核心包括：创新的门控多模态编码器，通过自适应融合机制整合视觉与文本表征并处理模态缺失情况；综合训练策略，结合跨模态对齐损失（CMAL）、凝聚式局部对齐损失（CLAL）、模态内对比损失（IMCL）及自适应损失加权；还构建了含50K产品对的M-BEER多模态基准数据集。
MDF: A Dynamic Fusion Model for Multi-modal Fake News Detection
内容：该论文提出一种用于多模态假新闻检测的动态融合模型MDF，旨在解决现有多模态假新闻检测方法中，模态内噪声导致的数据不确定性、模态间权重固定而忽略高影响特征的问题。MDF包含两大核心组件：一是基于多头注意力机制的不确定性建模模块UEM，将文本（经BERT提取）和图像（经ResNet-50提取）特征映射到满足高斯分布的潜在子空间，通过均值和方差建模模态内不确定性，生成更鲁棒的特征表示；二是基于图注意力网络（GAT）与Dempster-Shafer（D-S）证据理论的动态融合模块DFN，先利用GAT建模模态间不确定性并学习模态权重，再通过D-S证据理论结合各模态置信度动态平衡模态贡献，解决静态融合权重固定的缺陷。
结合前沿技术突破融合瓶颈
MoPE: Mixture of Prompt Experts for Parameter-Efficient and Scalable Multimodal Fusion
内容：该论文提出MoPE 框架，旨在解决现有基于提示的多模态融合方法适应性有限（依赖全局共享提示，无法捕捉实例级特征）、表达性不足（长提示易性能饱和或下降）的问题，实现参数高效且可扩展的多模态融合。实验在六个覆盖图像、文本、音频、视频四种模态的数据集上开展，且验证了“专家扩展”比“提示长度扩展”更具扩展性（性能单调提升，无长度饱和问题），专家还展现出可解释性（如特定专家专注儿童、人群等概念）。
CFMW: Cross-modality Fusion Mamba for Multispectral Object Detection under Adverse Weather Conditions
内容：论文提针对可见光-红外跨模态目标检测在雨、雾、雪等恶劣天气下性能差的问题，做了三件关键事：一是建了SWVID数据集（共6万张图，含三种恶劣天气、昼夜场景的可见光-红外图像对）；二是提出CFMW框架，里面WRDM模块用扩散模型修复受天气影响的可见光图，CFM模块用Mamba技术高效融合两种模态特征，还能省一半多显存；三是实验证明，CFMW在数据集上比现有检测方法更准，能适配多种检测器。
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针对实际场景痛点定制方案
E2E-MFD: Towards End-to-End Synchronous Multimodal Fusion Detection
内容：文章提出E2E-MFD端到端多模态融合检测框架，解决现有可见光-红外融合与目标检测需分步训练、效率低的问题。它通过单阶段同步训练完成融合与检测，核心有三个部分：ORPPT模块提取像素到目标的多粒度特征，CFDP模块用扩散模型辅助精准检测，GMTA技术平衡两任务梯度冲突避免局部最优。在M3FD（水平检测）、DroneVehicle（定向检测）等数据集测试，比现有方法mAP50分别提升3.9%和2.0%，训练速度更快。
ITCFN: Incomplete Triple-Modal Co-Attention Fusion Network for Mild Cognitive Impairment Conversion Prediction
内容：文章提出ITCFN网络，用于预测轻度认知障碍（MCI）是否会转化为阿尔茨海默病（AD）。它主要解决PET影像数据常缺失、多模态（MRI、PET、临床数据）难融合的问题：用MMG模块从MRI生成缺失的PET图像，用TCAF模块融合三种模态特征，还设计损失函数缓解数据不平衡、对齐跨模态特征。在ADNI1/2数据集测试，比现有模型更准（如ADNI1上准确率0.947、AUC 0.946）。
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