多模态技术当前发展迅猛，得益于技术突破、应用需求、数据积累与资本推动。对研究者而言，这一方向不仅贴近前沿，也有助于提升解决实际问题的能力和学术竞争力。
目前多模态正从技术探索向产业应用渗透，处于产出成果的关键阶段。为帮助研究者理清思路、快速定位创新点，本文将多模态研究划分为四大类，并细分为10个热点方向，助力论文选题与研究推进。
核心方法与技术
多模态融合的实现依赖于一系列关键技术模块，包括多模态特征融合、数据融合、可解释性融合等，是模型性能提升的核心支撑。
参考论文：FedEPA: Enhancing Personalization and Modality Alignment in Multimodal Federated Learning
方法：提出多模态联邦学习框架FedEPA，通过个性化权重聚合与无监督特征对齐策略，有效融合多模态特征，提升模型在异构数据与标签稀缺场景下的表现。
创新点：
引入个性化加权本地聚合，适配本地数据分布，缓解数据异质性。 设计无监督多模态特征对齐机制，增强语义一致性并保留特征多样性。 采用自注意力机制进行多模态特征融合，提升分类性能。
模型架构与训练范式
聚焦模型整体结构设计、规模扩展及训练策略，涵盖多模态大模型、预训练方法等关键方向。
参考论文：Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization
方法：提出一种统一的视频-语言预训练方法，通过解耦视觉与运动特征的分词机制，结合对比学习与掩码预测进行无监督训练，提升跨模态理解能力。
创新点：
构建统一的视频-语言预训练框架，支持跨模态联合建模。 采用对比学习与掩码预测，强化模态间特征对齐。 基于大规模无监督数据预训练，显著提升下游任务性能。
应用领域
将多模态技术落地于特定行业场景，解决实际问题，如医学图像分析、遥感图像融合等。
参考论文：BSAFusion: A Bidirectional Stepwise Feature Alignment Network for Unaligned Medical Image Fusion
方法：提出一种面向非配准医学图像融合的双向逐步特征对齐网络，利用深度学习融合多模态医学图像特征，提升疾病诊断准确性。
创新点：
构建适用于非配准医学图像的融合框架，提升实用性。 通过深度网络融合多模态特征，增强模型对复杂病灶的识别能力。 实验证明该方法在诊断准确率上优于现有方法，具备临床应用潜力。
学习场景与挑战
关注在数据受限、标注稀疏等现实挑战下的多模态学习范式，如小样本学习、迁移学习与多模态融合的结合。
参考论文：UniGraph2: Learning a Unified Embedding Space to Bind Multimodal Graphs
方法：提出一种融合迁移学习与多模态特征整合的方法，利用预训练模型提取通用表征，并通过新型融合策略实现跨模态图结构的统一嵌入。
创新点：
借助预训练模型获取高质量初始特征表示。 通过迁移学习提升模型在目标多模态任务中的适应能力。 设计高效融合机制，实现多模态图数据的统一建模。
