视觉文本对齐：精细化语义融合
这块现在卷得很凶，但依旧有空间，尤其是fine-grained alignment。比如图中有只猫，文本说的是“懒洋洋的猫躺在沙发上”，你怎么把“懒洋洋”和“猫”精确对齐？可以搞跨模态注意力+区域级特征对齐，或者用CLIP加细粒度分支继续卷，还有不少人做prompt调节+局部区域对齐这块，感觉挺容易搞出点新意。
多模态情绪识别：加入生理信号
原来多模态情绪识别基本上就是图像+文本+语音，现在大家开始往EEG、心率、皮肤电等生理信号扩展。我觉得这个方向属于“冷门但潜力大”，主要瓶颈是数据集，但一旦你有数据，轻轻一搞个GNN或者对比学习框架，投稿AAAI或者ICASSP都挺有希望。
医学多模态：CT+文本+电子病历
医疗这块现在也开始搞多模态了，比如用CT图像+病人主诉文本+检查指标表格一起预测病情发展。这里面就很适合做跨模态图结构建模，图谱+Transformer这种组合用得挺多的。能拿到数据的话，做点医学大模型微调+结构融合，也是目前热门的发文方向。
多模态小样本学习：跨模态增强
多模态+小样本现在也开始结合了，比如只有少量标注图像+大量文本的情况怎么训练一个分类模型？可以尝试用跨模态生成+知识蒸馏的方式做增强，比如先用文生成图、再训练视觉模型，或者用少量样本训练共享编码器，这块顶会还没完全卷起来，有操作空间。
视频理解中的多模态融合：动作识别/事件检测
视频数据本身就包含图像+语音+文本字幕甚至是OCR信息，用这些多模态做长时序事件检测、动作识别很有前景。可以试试分段式Transformer + 跨模态门控机制来建模这种长时依赖的关系，像Ego4D、AVA这种数据集现在也还没被完全榨干，感觉还能再挤一挤。
大家可以拿去试试，希望你们的模型能work，?
#深度学习 #Python #大模型 #多模态人工智能 #创新点实现 #提供思路和创新点 #算法 #论文 #ccf #sci
这块现在卷得很凶，但依旧有空间，尤其是fine-grained alignment。比如图中有只猫，文本说的是“懒洋洋的猫躺在沙发上”，你怎么把“懒洋洋”和“猫”精确对齐？可以搞跨模态注意力+区域级特征对齐，或者用CLIP加细粒度分支继续卷，还有不少人做prompt调节+局部区域对齐这块，感觉挺容易搞出点新意。
多模态情绪识别：加入生理信号
原来多模态情绪识别基本上就是图像+文本+语音，现在大家开始往EEG、心率、皮肤电等生理信号扩展。我觉得这个方向属于“冷门但潜力大”，主要瓶颈是数据集，但一旦你有数据，轻轻一搞个GNN或者对比学习框架，投稿AAAI或者ICASSP都挺有希望。
医学多模态：CT+文本+电子病历
医疗这块现在也开始搞多模态了，比如用CT图像+病人主诉文本+检查指标表格一起预测病情发展。这里面就很适合做跨模态图结构建模，图谱+Transformer这种组合用得挺多的。能拿到数据的话，做点医学大模型微调+结构融合，也是目前热门的发文方向。
多模态小样本学习：跨模态增强
多模态+小样本现在也开始结合了，比如只有少量标注图像+大量文本的情况怎么训练一个分类模型？可以尝试用跨模态生成+知识蒸馏的方式做增强，比如先用文生成图、再训练视觉模型，或者用少量样本训练共享编码器，这块顶会还没完全卷起来，有操作空间。
视频理解中的多模态融合：动作识别/事件检测
视频数据本身就包含图像+语音+文本字幕甚至是OCR信息，用这些多模态做长时序事件检测、动作识别很有前景。可以试试分段式Transformer + 跨模态门控机制来建模这种长时依赖的关系，像Ego4D、AVA这种数据集现在也还没被完全榨干，感觉还能再挤一挤。
大家可以拿去试试，希望你们的模型能work，?
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