多模态大模型驱动的跨模态创意内容生成算法研究
王宝咪 （ 杭州归一智能科技有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0704-39Abstract
多模态数据融合为创意内容生成提供了新的发展方向，但跨模态语义对齐与可控生成仍然是当前面临的 技术挑战。文章提出了一种多模态深度语义编码架构与跨模态注意力机制，结合对比学习的潜在空间对齐策略，构建 了非对称模态间的特征映射网络。研究重点探讨了生成对抗网络与扩散模型的混合优化框架，并设计了多粒度条件控 制信号融合范式，以解决生成内容的创新性与可控性之间的动态平衡问题。该方法为多模态创意生成系统提供了新的 技术路径，推动了创意内容生成技术的发展。
Keywords
多模态学习；语义对齐；生成模型；跨模态迁移；可控生成Full Text
PDFReferences
[1]张芃芃,彭勃,董晶,等.基于大语言模型与视觉语言
模型的多模态事实核查[J].中国传媒大学学报(自然科学
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[2]陈中峰.面向多模态内容集成与摘要的关键技术研
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[3]古静.基于多模态语义关联的语义编码技术研究
[D].北京邮电大学,2024.
[4]罗江华,张玉柳.多模态大模型驱动的学科知识图谱
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[5]龚瑾.人工智能赋能的多模态学习状态研究与分析
[J].信息系统工程,2023,(11):137-140.
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Copyright © 2025 王宝咪
Publishing time:2025-04-30
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