論文の概要: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17040v2
• Date: Sat, 11 Oct 2025 13:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.029697
• Title: Multimodal Alignment and Fusion: A Survey
• Title（参考訳）: マルチモーダルアライメントとフュージョン:サーベイ
• Authors: Songtao Li, Hao Tang,
• Abstract要約: このサーベイは、機械学習分野におけるマルチモーダルアライメントと融合の進歩に関する包括的概要を提供する。 我々は、両構造の観点から、アライメントと融合の鍵となるアプローチを体系的に分類し、分析する。 この調査は、クロスモーダルなミスアライメント、計算ボトルネック、データ品質の問題、モダリティギャップといった重要な課題を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.3029945633295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey provides a comprehensive overview of recent advances in multimodal alignment and fusion within the field of machine learning, driven by the increasing availability and diversity of data modalities such as text, images, audio, and video. Unlike previous surveys that often focus on specific modalities or limited fusion strategies, our work presents a structure-centric and method-driven framework that emphasizes generalizable techniques. We systematically categorize and analyze key approaches to alignment and fusion through both structural perspectives -- data-level, feature-level, and output-level fusion -- and methodological paradigms -- including statistical, kernel-based, graphical, generative, contrastive, attention-based, and large language model (LLM)-based methods, drawing insights from an extensive review of over 260 relevant studies. Furthermore, this survey highlights critical challenges such as cross-modal misalignment, computational bottlenecks, data quality issues, and the modality gap, along with recent efforts to address them. Applications ranging from social media analysis and medical imaging to emotion recognition and embodied AI are explored to illustrate the real-world impact of robust multimodal systems. The insights provided aim to guide future research toward optimizing multimodal learning systems for improved scalability, robustness, and generalizability across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: このサーベイは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのデータモダリティの可用性と多様性の増大により、機械学習の分野における最近のマルチモーダルアライメントと融合の進歩の包括的概要を提供する。 特定のモダリティや限定的な融合戦略にしばしば注目する以前の調査とは異なり、我々の研究は、一般化可能なテクニックを強調する構造中心でメソッド駆動のフレームワークを提示している。 データレベル、特徴レベル、出力レベルの融合といった構造的視点と、統計的、カーネルベース、グラフィカル、生成的、コントラストベース、注意ベース、および大規模言語モデル(LLM)ベースの手法を含む方法論的パラダイムの両方を通じて、アライメントと融合のための重要なアプローチを体系的に分類し、分析し、260以上の関連する研究の広範なレビューから洞察を引き出す。 さらに、近年の課題として、クロスモーダルなミスアライメント、計算ボトルネック、データ品質の問題、モダリティのギャップなどを挙げる。 ソーシャルメディア分析や医用画像から感情認識や具体化AIに至るまで、堅牢なマルチモーダルシステムの現実的な影響を説明するために応用が検討されている。 この知見は、様々な領域にわたるスケーラビリティ、堅牢性、一般化性を改善するために、マルチモーダル学習システムの最適化に向けた将来の研究を導くことを目的としている。

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