三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！

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随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态技术能够整合文本、图像、语音等多种模态的信息，为人工智能的应用带来了更丰富的语义理解和更强大的交互能力。

此外，多模态技术在视频和语言任务中的应用也取得了显著进展。这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇AAAI有关多模态方向的论文，请注意查收！

图灵学术论文辅导

标题：Multimodal Structure-Consistent Image-to-Image Translation

方法：

文章设计了一个包含图像翻译编码器、解析网络编码器、图像翻译生成器、解析网络和判别器的网络架构，通过学习从源域到目标域的多模态映射，同时保持图像结构的一致性。在训练过程中，该网络不仅利用对抗损失来学习图像风格转换，还通过分割子任务损失来确保图像结构的保持，并引入循环结构一致性损失来进一步优化翻译结果。此外，该方法在多个数据集上进行了实验验证，包括SYNTHIA、GTA和BDD100k，证明了其在提升夜间车辆检测准确性和语义分割性能方面的有效性。

创新点：

• 提出了多模态结构一致性图像翻译网络，能够在不配对的图像之间生成多样且结构保持的翻译图像，有效解决了复杂域转换（如白天到夜晚）中目标保持的问题。

• 通过定量证明，表明将多模态转换图像纳入检测器训练可以进一步提升车辆检测器的域适应能力。

• 在困难的白天到夜晚案例中，该多模态GAN模型显著提高了车辆检测和语义分割的性能。

论文链接：

https://aaai.org/papers/11490-aaai

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标题：PM-INR: Prior-Rich Multi-Modal Implicit Large-Scale Scene NeuralRepresentation

方法：

文章首先构建了一个多模态代码本，从不同模态输入中提取先验知识，包括图像先验、文本先验和3D先验。然后通过多模态先验融合模块，将这些先验信息融合成具有丰富场景级语义和几何属性的跨模态先验。最后，将这些特征丰富的先验注入到采样区域中，帮助模型更好地理解和表示大规模户外场景，并合成高保真度的新视图。

创新点：

• 提出一个多模态先验提取和融合模块，能够从图像、文本提示和3D点云等多模态输入中提取有价值的先验信息，并将其融合以保持跨模态的场景一致性。

• 设计了一种跨模态特征注入机制，将丰富的先验信息注入到每个采样区域，使模型在不完全依赖于填充采样空间的情况下获得全局语义信息，有效应对了采样空间爆炸性增长的挑战。

• 在大规模户外场景的隐式神经表示中，首次探索了多模态先验知识的应用，并通过大量实验验证了其在提升表示鲁棒性和新视图合成质量方面的有效性。

论文链接：

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/28481

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标题：Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network for Multimodal Fusion

方法：

文章首先通过对抗训练框架学习一个模态不变的嵌入空间，其中不同模态的编码器将各自模态的分布映射到目标模态的分布，同时引入重建损失和分类损失来优化嵌入空间。接着，利用层次图融合网络对编码后的表示进行融合，该网络由单模态、双模态和三模态动态学习层组成，通过显式建模不同模态间的交互，逐步生成更丰富的多模态表示。最后，通过决策神经网络对融合后的表示进行分类，以完成多模态学习任务。

创新点：

• 提出了一种对抗表示图融合框架，通过对抗训练将不同模态的分布映射到目标模态的分布，实现了模态不变的嵌入空间学习，有效缩小了模态间的差距

• 设计了一种层次图融合网络，能够显式地建模单模态、双模态和三模态的动态交互，具有高度的可解释性和灵活的融合结构，能够动态调整不同交互的重要性。

• 在多个多模态学习数据集上实现了最先进的性能，并通过可视化嵌入空间和图融合过程，验证了所提方法的有效性和优越性。

论文链接：

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5347

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