在人工智能领域，多模态数据的交叉应用使多模态特征融合成为核心技术。由于文本、图像、语音等模态在特征维度与表征方式上差异巨大，早期简单拼接难以挖掘深层关联，而深度学习虽能实现动态交互，却面临信息冗余与模态特性模糊的挑战，亟需平衡语义一致性与细节保真度。

技术演进从单任务适配走向多层次交互。早期聚焦图文检索等单一应用，如今多模态大模型（MLLMs）推动分层融合，通过在视觉编码器不同层次提取特征，与语言模型中间层交互，实现渐进式整合，显著提升生成、推理能力，为内容创作、智能交互等领域带来新突破。

我给大家准备了12篇多模态特征融合相关论文和代码，都是顶刊顶会论文，可做大家工作和学习参考！

全部论文+开源代码需要的同学看文末！

【论文1】ECHOVIDEO: IDENTITY-PRESERVING HUMAN VIDEO GENERATION BY MULTIMODAL FEATURE FUSION

Sampling results of EchoVideo.

方法

论文提出 EchoVideo 模型，基于扩散 Transformer（DiT）框架，通过多模态特征融合模块 IITF整合输入人脸图像的高层语义特征（如面部结构、身份细节）与文本提示语义，过滤遮挡、光照等无关信息；采用两阶段训练策略，第一阶段利用 IITF 学习高层身份特征，第二阶段随机引入浅层面部视觉信息（VAE 编码特征），平衡细节保真度与对浅层信息的依赖，实现面部身份与全身特征的一致生成。

创新点

Qualitative results

1. 多模态特征融合模块IITF：首次融合文本语义、图像语义与面部身份特征，通过面部特征对齐（映射局部细节特征至高层语义空间）和条件特征对齐（统一文本与面部特征的语义引导），解决模态间语义冲突，生成身份一致的视频内容。

2. 两阶段训练策略：通过随机丢弃浅层面部视觉信息，迫使模型优先学习高层语义特征，避免“复制-粘贴”伪影，同时在训练后期引入浅层信息增强细节保真度，提升面部表情自然度与多视角一致性。

3. 端到端身份保持框架：无需额外姿势控制信息，仅通过文本提示即可保留输入图像中的全身特征（如服装、发型），扩展身份保持范围至全身，降低用户操作门槛。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.13452

【论文2】Multi-Layer Visual Feature Fusion in Multimodal LLMs: Methods, Analysis, and Best Practices

Different Visual Features and Fusion Paradigms

方法

Framework of the four fusion strategies studied in this work. Blue lines represent the path passing through the projector.

论文聚焦多模态大语言模型（MLLMs）中多层视觉特征融合问题，提出通过相似性分层选择（将视觉编码器层划分为开始、中间、结束阶段，选取代表性层特征）与跨层融合策略（分为输入阶段的外部融合和 LLM 中间层的内部融合，每种策略又分为引入额外模块的模块化融合和直接叠加的直接融合），系统探究最优层选择与融合方式。实验发现，外部直接融合（在输入阶段直接叠加多层视觉特征）性能最优且稳定，而内部融合在大规模数据下具潜力。

创新点

Pre-cross attention loss curves in pre-training stage under different layer sets.

Architecture Comparisons between three Current Internal Modular Fusion Strategies.

1. 多层视觉特征选择框架：提出相似性分层（按特征余弦相似度划分阶段）和比例分层（按编码器深度比例划分）两种选择标准，发现从开始、中间、结束阶段各选一层特征的组合泛化性最佳，避免同阶段特征重复融合导致的性能下降。

2. 融合策略分类与优化：将融合策略按位置（输入阶段/中间层）和模式（模块化/直接融合）分为四类，首次系统对比发现外部直接融合在多数场景下性能最优，参数效率更高，且无需额外模块即可有效整合多层特征。

3. 数据与模型扩展性验证：通过调整训练数据规模（332k-737k样本）和模型组件（MobileLLaMA 1.4B至2.7B、CLIP至SigLIP编码器），验证外部融合策略在小模型和有限数据下的稳定性，及内部融合在大规模数据下的潜力。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.06063

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