2025年，多模态特征融合只会更火

推荐一个高潜力、高回报的研究方向：多模态特征融合。从近期各大顶会的论文占比上就可以看出，这方向仍然是今年的发文热点，尤其在医学、自动驾驶等垂直领域。

现在顶会对解决实际问题的创新方法接受度较高，而多模态特征融合能够提升模型的性能、鲁棒性和应用范围，又得益于其通用性，在教育、娱乐、人机交互等多样化场景中都十分适用。

因此这方向无论是创新性，还是发展前景都非常可观，论文er可冲。同时也建议各位结合Mamba等新兴模型与具体应用场景做创新。我这边整理了10篇多模态特征融合2025新论文（有代码），可用作参考，需要的同学自取。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

ECHOVIDEO: IDENTITY-PRESERVING HUMAN VIDEO GENERATION BY MULTIMODAL FEATURE FUSION

方法：EchoVideo是一种身份保持型视频生成模型，通过多模态特征融合解决了现有方法中的“复制粘贴”和低相似性问题。它利用身份图像-文本融合模块整合文本和图像的高级语义特征，提取干净的身份信息，并通过两阶段训练策略平衡浅层和高层特征的使用，从而生成高质量且身份一致的视频。

创新点：

• 提出身份图像-文本融合模块，整合文本和图像的高级语义特征，提取干净的身份信息，避免无关细节干扰。

• 采用两阶段训练策略，第二阶段随机利用浅层面部信息，平衡浅层和高层特征的使用，提升模型鲁棒性。

• 实现面部身份与全身特征的一致性保持，生成高质量、可控且逼真的视频。

FedEPA: Enhancing Personalization and Modality Alignment in Multimodal Federated Learning

方法：论文提出FedEPA，一种多模态联邦学习框架。其核心是：通过个性化加权策略减轻数据异质性；用无监督方法对齐多模态特征，确保独立性和多样性；最后融合多模态特征，提升分类性能。

创新点：

• 提个性化加权聚合策略，用客户端标记数据算权重，优化全局模型参数聚合，适配数据异质性。

• 设无监督模态对齐策略，分解多模态特征为对齐与上下文特征，对比学习对齐特征、分离上下文特征，提升特征表示。

• 引多模态特征融合策略，借自注意力机制动态整合两类特征，增强多模态分类任务性能。

A Multi-Stage Adaptive Feature Fusion Neural Network for Multimodal Gait Recognition

方法：论文提出了一种多模态步态识别方法，通过多阶段特征融合策略和自适应特征融合模块，在不同阶段对轮廓和骨架数据进行多次融合，并利用多尺度时空特征提取器提取时空关联特征，从而充分利用多模态数据的互补优势，提升步态识别性能。

创新点：

• 提出多阶段特征融合策略，在特征提取的不同阶段多次融合多模态数据。

• 设计自适应特征融合模块，捕捉轮廓与骨架的语义关联，增强特征融合效果。

• 提出多尺度时空特征提取器，同时提取不同空间尺度上的时空关联特征。

Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt Learning

方法：论文提出了一种名为DPLNet的多模态语义分割方法，通过多模态提示生成器和多模态特征适配器两个模块，将预训练的RGB模型高效地适应到多模态任务中，实现了高效的特征融合和语义分割性能。

创新点：

• 提出了一种双提示学习网络DPLNet，通过少量可训练参数实现高效的多模态语义分割。

• 设计了多模态提示生成器，以紧凑的方式融合不同模态的特征，生成多级提示注入冻结的主干网络。

• 引入多模态特征适配器，通过少量可学习的提示令牌适应特定任务，提升多模态特征提取性能。

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