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多模态研究正处在爆发期，从图文融合到视频、语音、传感器数据，模型能力边界不断扩展。顶会顶刊已将其视为具身智能与通用AI的核心方向。但写论文时常遇到痛点：方法多、任务杂，缺乏统一框架，选题容易显得“跟风”。未来趋势是跨模态表示的高效对齐与可解释融合，既能落地应用，也能凸显创新性。

论文一：Bridging Modalities: Improving Universal Multimodal Retrieval by Multimodal Large Language Models

方法：

作者采用多模态大语言模型作为核心，统一对文本、图像等模态进行编码，并通过共享特征空间实现不同模态间的高效对齐。训练过程中，模型在合成多模态数据集上进行端到端优化，通过对跨模态语义相关性的深度挖掘来增强检索能力。推理时，无论输入是什么模态，GME都能智能推断最相关的目标模态内容，在多种公开基准上实现了跨模态检索性能的新突破。

创新点：

• 利用多模态大语言模型统一建模多种模态，打破传统检索模型在模态转换上的局限。

• 构建了高质量合成多模态数据集，有效提升模型的跨模态泛化能力和鲁棒性。

• 提出端到端优化方案，使模型在文本-图像、图像-文本等检索任务上均取得业界领先表现。

论文链接：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11093150

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论文二：Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models

方法：

Apollo模型在架构上融合了先进的视频帧编码器与多模态特征对齐机制，能够对视频的时序信息和视觉细节进行深度捕捉和统一建模。训练阶段，模型利用大规模视频-文本对进行端到端预训练，通过多任务损失强化语义理解和跨模态推理能力。推理时，Apollo能够高效地处理长视频序列，将抽象的视觉动态转化为精准的语义描述和任务输出，在多项视频理解基准上取得了领先成绩。

创新点：

• 首次系统性地优化多模态大模型的视频处理流程，实现端到端的视频语义理解。

• 设计了高效的视频特征提取与融合结构，显著提升模型对复杂视频场景的表征能力。

• 通过创新的训练策略和大规模预训练，显著增强了模型在多领域视频任务中的泛化能力与表现。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2412.10360

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论文三：LamRA: Large Multimodal Model as Your Advanced Retrieval Assistant

方法：

作者的框架以多模态大模型为基础，直接利用其强大的语义编码能力对检索候选进行理解和排序，无需针对特定任务进行微调。整个流程先通过高效的初步检索筛选相关内容，再由大模型对候选进行语义重排序，最大化结果的准确性和多样性。最终，LamRA能够在多种实际检索场景下展现出优异性能，兼容文本-文本、图像-文本等多模态输入，实现真正的“即插即用”智能检索体验。

创新点：

• 首次系统性地优化多模态大模型的视频处理流程，实现端到端的视频语义理解。

• 设计了高效的视频特征提取与融合结构，显著提升模型对复杂视频场景的表征能力。

•  通过创新的训练策略和大规模预训练，显著增强了模型在多领域视频任务中的泛化能力与表现。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2412.01720

本文选自gongzhonghao【CVPR顶会精选】