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多模态融合（Multimodal Fusion）是指在处理多种模态（如图像、文本、语音、传感器数据等）数据时，将它们的信息进行整合的过程。根据融合时机、结构和方式的不同，多模态融合可以分为以下几类：
🔵 一、按融合时机分类
1. 早期融合（Early Fusion / Feature-level Fusion）
- 方法：将不同模态的原始特征（如图像CNN特征、文本embedding）在模型输入前进行拼接。
- 优点：能保留完整模态信息，有利于学习跨模态相关性。
- 缺点：模态间维度差异大时对齐困难，受噪声影响大。
- 应用：多模态情感分析、图文检索、视频描述。
2. 中期融合（Intermediate Fusion / Joint Fusion）
-
方法：将各模态特征分别编码后，使用注意力机制、共享空间映射或图神经网络等手段融合。
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代表方法：
- Cross-modal Attention
- Transformer-based 融合（如 ViLBERT、UNITER）
- 模态对齐：MISA、MMBT
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优点：可以学习模态间的复杂交互，性能更强。
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缺点：结构复杂，训练代价高。
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应用：视觉问答（VQA）、多模态情感分析、对话系统。
3. 晚期融合（Late Fusion / Decision-level Fusion）
- 方法：分别对每个模态进行独立分类预测，最后融合决策（如加权平均、投票机制）。
- 优点：训练简单，模块解耦。
- 缺点：不能捕捉模态间的深层关系。
- 应用：医疗诊断、机器人传感融合。
🔵 二、按结构方式分类
1. 简单拼接（Concatenation）
- 对不同模态特征直接拼接后输入下游模型。
- 示例：
f_fused = [f_image ; f_text]
2. 加权融合（Weighted Fusion）
- 为不同模态分配可学习的权重。
- 示例：
f_fused = α * f_image + β * f_text
3. 注意力机制（Attention Fusion）
- 利用注意力计算不同模态的重要性。
- 类型包括：Self-Attention（如Transformer）、Cross-Attention、Co-attention（如BAN、MCAN）
4. 张量融合（Tensor Fusion / Bilinear Pooling）
- 利用张量运算捕捉模态间的高阶关系。
- 典型模型：Tensor Fusion Network (TFN)、Multimodal Compact Bilinear Pooling (MCB)
5. 图神经网络融合（Graph-based Fusion）
- 构造模态图，使用 GCN/GAT 捕捉模态间结构关系。
- 示例：MM-GNN、MV-GCN
6. 模态门控（Modality Gating）/ Dropout
- 学习模态的重要性，或在训练阶段随机屏蔽模态以增强鲁棒性。
- 示例：MISA 模型中的模态特异性建模与融合。
🔵 三、高级融合策略
✅ 可分离模态融合（Disentangled Fusion）
- 对模态表示进行共享/特有分离。
- 示例：将模态向量分为“通用情感表示”和“模态特有表示”，再融合。
✅ 动态融合（Dynamic Fusion）
- 输入不同样本时动态调整模态融合方式（如动态门控）。
✅ 对比学习辅助融合
- 利用模态间对比损失增强模态表示的判别性和对齐能力。
🔶 举例：多模态情感分析中常见组合
- 文本 + 语音：BERT + LSTM
- 图像 + 文本：ResNet + BERT + Attention
- 文本 + 语音 + 视频：TFN, LMF（低秩张量融合），MISA，MAG-BERT