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目前AAAI顶会成果已从技术探索迈向产业落地，在未来，AAAI多模态将呈现三大趋势：一是技术深度融合；二是轻量化与泛化能力突破；三是伦理与可解释性发展。

随着多模态模型渗透医疗、自动驾驶等关键领域，如太原理工大学的视觉分割技术推动影像分析精度提升，其决策透明性需求日益凸显。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！

论文一：Multimodal Class-aware Semantic Enhancement Network for Audio-Visual Video Parsing

方法：

首先，通过CAFD模块对音频和视觉特征进行类感知解耦，生成事件特定和背景特征，并动态融合背景信息以增强事件语义。接着，利用FGSE模块中的SECM块建模相同时间戳内事件共现关系，并通过LGSF块融合局部段与全局视频语义，强化事件表征。最后，结合重构损失、正交损失和事件共现损失优化整体网络，减少跨模态干扰并提升解析性能。

创新点：

• 提出了Class-Aware Feature Decoupling 模块，将语义混合特征显式解耦为多个事件特定特征和一个专用背景特征，消除无关语义干扰。

• 设计了FGSE模块，包含SECM和LGSF块，精细建模事件共现和跨时间语义融合。

• 引入了新的事件共现损失联合重建损失和正交损失，优化特征解耦和共现学习。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2412.11248

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论文二：Towards a Multimodal Large Language Model with Pixel-Level Insight for Biomedicine

方法：

作者设计了三层架构，通过视觉提示编码器和词汇扩展技术统一处理图像、文本及像素级输入，实现灵活的多模态交互。接着，提出多阶段MoE训练策略：分阶段独立训练视觉语言专家和像素定位专家，最后通过动态路由机制融合专家知识，显著提升任务协作效率。最后，基于LLM生成与人工校验构建MeCoVQA数据集，通过结构化元数据生成复杂医学问答，为模型提供跨模态细粒度监督。

创新点：

• 首创像素级医学MLLM框架：MedPLIB支持视觉问答、任意像素级提示和像素级定位，实现跨模态细粒度交互。

• 创新性MoE多阶段训练策略：通过分离训练视觉语言专家和像素定位专家，再融合微调，在控制计算成本的同时协调多任务学习。

• 构建大规模医学数据集MeCoVQA：涵盖8种模态的31万样本，首次整合复杂医学问答、区域理解与像素定位任务。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2412.09278

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论文三：Beyond Human Data: Aligning Multimodal Large Language Models by Iterative Self-Evolution

方法：

设计图像驱动自提问机制，模型基于未标注图像生成初始问题后，通过内容校验模块过滤无关或不可答问题并再生，同时引入描述性问题丰富语义覆盖，确保问题可靠性。接着，提出答案自增强流程，同时采用扩散噪声污染图像生成负例答案，形成高判别性偏好对以优化对齐效果。

最后，在优化阶段引入图像内容对齐损失函数，通过最大化生成描述的似然概率约束模型注意力至图像实体，并与DPO损失联合训练，实现偏好对齐与幻觉抑制的双重增强。

创新点：

• 通过内容相关性校验与再生机制，确保生成问题与图像强相关且可解答，奠定高质量数据基础。

• 利用图像描述动态优化正例答案质量，结合噪声图像生成负例答案，构建强判别性偏好对。

• 联合DPO损失最大化图像描述似然，强制模型关注真实内容，显著减少幻觉现象。

论文链接：

 https://arxiv.org/abs/2412.15650

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