基于MCRE的多模态条件表示学习与编辑方法研究

课题名称: 基于MCRE的多模态条件表示学习与编辑方法研究
学科专业: 计算机科学
课题关键词: 多模态条件表示学习表示编辑方法多模态数据融合
辅导模式: 1对1
发表目标: SCI期刊1-4区
课题介绍: 随着深度学习技术的发展，多模态数据（如图像、文本、语音）的融合与理解成为人工智能领域的研究热点。然而，现有方法在跨模态语义对齐、模态间冗余信息抑制等方面仍存在挑战，导致模型难以学习到鲁棒的条件表示。多模态条件表示学习（MCRE）旨在通过构建统一的语义空间，实现不同模态数据的有效关联与协同推理。近年来，基于MCRE的生成式任务（如文本引导图像生成）取得显著进展，但如何精确控制生成内容的属性、实现对表示空间的细粒度编辑仍需突破。研究MCRE的编辑方法，对于解决模态错位、数据稀疏等问题，提升模型的可解释性与可控性具有重要意义。该课题通过探索多模态条件下的表示学习机制与编辑策略，有望为跨模态检索、视觉问答、可控内容生成等任务提供理论支撑与技术参考，推动多模态智能系统的实际应用。

导师信息

科研导师

Dr. Liu

多伦多大学博士

导师介绍

研究领域：大模型/智能体/强化学习/智能决策优化,轨迹预测,自动驾驶/智能交通,游戏AI,数据挖掘学术成果：目前已经发表20多篇高水平论文，如ICML，Nature, Neurips，IJCAI，ACL， IEEE IV，IEEE ITSC；google scholar引用量近百次；长期担任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Re- search Part C: Emerging Technologies、TRB Annual Meeting - Transportation Research Board、

招生要求

面向具有相关学科背景与研究兴趣的学习者，具体要求以课题导师评估为准。