在当前大模型主导的时代，还有哪些具体的多模态融合研究方向比较有潜力？
答案就藏在这196篇论文里！
我从今年最新收录的顶会（CVPR/ICLR/AAAI/IJCAI）以及前沿高分文献中，系统梳理了196篇多模态融合论文，并按照基础→架构→应用→方法论四大类主流创新路径完成了精细分类。
此外，我还特意整理了两个补充模块：入门必读+多模态代码库。无论你是想冲顶会顶刊，还是想快速入门，抑或是想在算法岗面试/晋升前补齐技术栈，这份资料都足够应对！
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以下是部分论文简析：
【CVPR 2026】SpatialStack: Layered Geometry-Language Fusion for 3D VLM Spatial Reasoning
研究方法：论文提出SpatialStack 分层级多模态融合框架，针对现有视觉语言模型3D空间推理不足的问题，将多尺度3D几何特征与视觉、语言特征在模型各层同步对齐融合，替代传统浅层或后期特征融合，让模型同时捕获精细几何结构与全局语义信息，大幅提升3D空间理解能力。
创新点：
提出SpatialStack分层融合框架，在模型全层级渐进对齐视觉、3D几何与语言特征，替代传统后期融合。
将多尺度几何特征与语言主干逐层堆叠同步，让模型同时兼顾局部几何精度与全局语义理解。
基于该框架构建VLM‑SpatialStack，在多项3D空间推理基准上达到SOTA，形成可扩展的多模态物理AI设计范式。
研究价值：SpatialStack为3D视觉语言模型提供了分层多模态融合新范式，有效解决3D空间推理能力不足的问题，大幅提升精细几何与全局语义理解，为下一代具身物理AI系统奠定可扩展的技术基础。
【AAAI 2026】Multimodal Forecasting for Commodity Prices Using Spectrogram-Based and Time Series Representations
研究方法：论文提出SEMF多模态融合预测框架，先把商品价格时间序列转换成Morlet小波频谱图，用Vision Transformer提取频域视觉特征，同时用Transformer 编码金融与宏观外生变量的时序特征，最后通过双向交叉注意力模块融合两种模态特征，提升商品价格预测的准确度与稳定性。
创新点：
提出SEMF多模态融合框架，将时序信号转为频谱图，实现频域视觉特征与时域时序特征的联合建模。
采用Morlet小波时频变换配合Vision Transformer，有效捕捉金融时序中的多尺度、频率敏感模式。
设计双向交叉注意力模块，在保留各模态独有特征的同时，精准建模跨模态关联以提升预测效果。
研究价值：研究通过频谱与时序特征融合的方式，精准捕捉复杂金融时序中的多尺度规律与跨变量依赖，显著提升商品价格预测精度与稳定性，为多变量时序预测提供了有效且通用的新思路。
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