在当前大模型主导的时代还有哪些具体的多模态融合研究方向比较有潜力答案就藏在这196篇论文里我从今年最新收录的顶会CVPR/ICLR/AAAI/IJCAI以及前沿高分文献中系统梳理了196篇多模态融合论文并按照基础→架构→应用→方法论四大类主流创新路径完成了精细分类。此外我还特意整理了两个补充模块入门必读多模态代码库。无论你是想冲顶会顶刊还是想快速入门抑或是想在算法岗面试/晋升前补齐技术栈这份资料都足够应对推荐对多模态融合方向感兴趣的同学人手一份。扫码添加小享回复“多模态融合25”免费获取全部论文经典模型代码库以下是部分论文简析【CVPR 2026】SpatialStack: Layered Geometry-Language Fusion for 3D VLM Spatial Reasoning研究方法论文提出SpatialStack 分层级多模态融合框架针对现有视觉语言模型3D空间推理不足的问题将多尺度3D几何特征与视觉、语言特征在模型各层同步对齐融合替代传统浅层或后期特征融合让模型同时捕获精细几何结构与全局语义信息大幅提升3D空间理解能力。创新点提出SpatialStack分层融合框架在模型全层级渐进对齐视觉、3D几何与语言特征替代传统后期融合。将多尺度几何特征与语言主干逐层堆叠同步让模型同时兼顾局部几何精度与全局语义理解。基于该框架构建VLM‑SpatialStack在多项3D空间推理基准上达到SOTA形成可扩展的多模态物理AI设计范式。研究价值SpatialStack为3D视觉语言模型提供了分层多模态融合新范式有效解决3D空间推理能力不足的问题大幅提升精细几何与全局语义理解为下一代具身物理AI系统奠定可扩展的技术基础。【AAAI 2026】Multimodal Forecasting for Commodity Prices Using Spectrogram-Based and Time Series Representations研究方法论文提出SEMF多模态融合预测框架先把商品价格时间序列转换成Morlet小波频谱图用Vision Transformer提取频域视觉特征同时用Transformer 编码金融与宏观外生变量的时序特征最后通过双向交叉注意力模块融合两种模态特征提升商品价格预测的准确度与稳定性。创新点提出SEMF多模态融合框架将时序信号转为频谱图实现频域视觉特征与时域时序特征的联合建模。采用Morlet小波时频变换配合Vision Transformer有效捕捉金融时序中的多尺度、频率敏感模式。设计双向交叉注意力模块在保留各模态独有特征的同时精准建模跨模态关联以提升预测效果。研究价值研究通过频谱与时序特征融合的方式精准捕捉复杂金融时序中的多尺度规律与跨变量依赖显著提升商品价格预测精度与稳定性为多变量时序预测提供了有效且通用的新思路。扫码添加小享回复“多模态融合25”免费获取全部论文经典模型代码库