多模态技术正迎来爆发期，而非走向衰退。面对技术迭代的加速，许多从业者产生了“赛道内卷”的焦虑，但当前实则仍是入场的黄金窗口期。
多模态领域存在显著的信息差，突破思路局限的关键在于拓宽视野，关注从融合机制、模型架构到具体应用等细分领域的技术交叉与借鉴。为此，本文整理了一套涵盖526篇多模态论文及代码的资源合集，旨在帮助研究人员快速梳理领域脉络与技术参考。
196篇多模态顶会论文精选
该部分收录了CVPR、ICLR、ICML、AAAI、ACL、IJCAI、WWW、NeurIPS八大顶级会议的196篇相关论文。
顶会论文代表了领域内的代表性研究成果，适合用于文献调研、寻找Baseline以及对比现有方法。通过研读这部分内容，研究者可以快速了解特定问题的主流解决方案及技术路线。
330篇多模态前沿论文分类汇总
相较于单一热门方向，系统性地关注前沿技术更具长远价值。该部分基于近期arXiv预印本及部分已录用的顶会顶刊论文，按四大维度进行了分类整理：
核心方法与技术
涵盖多模态融合、特征融合、数据融合、可解释融合、动态融合、时空融合及多模态对齐等技术。
模型架构与训练范式
包括多模态大模型、多模态预训练、混合专家模型（MoE）结合多模态融合、Mamba架构结合多模态融合等前沿方向。
应用领域
涉及多模态图像融合、医学图像处理、数据预测、情感分析、融合目标检测、遥感图像处理及多模态生成等场景。
学习场景与挑战
聚焦小样本学习结合多模态、迁移学习结合多模态融合等复杂场景下的技术挑战。
这份文献储备库不仅有助于追踪热点，更能为梳理研究路线、寻找创新思路及准备实验提供高效支持。建议研究人员跳出自身课题局限，跨方向借鉴创新思路。