多模態(tài)融合領(lǐng)域中有很多新穎的方法，以下是其中一些：

• 基于注意力機(jī)制的多模態(tài)融合：通過引入注意力機(jī)制，可以更好地處理不同模態(tài)之間的信息關(guān)聯(lián)問題。
• 基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)融合：GANs在圖像和文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)上取得了很好的效果。
• 基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)融合：使用深度學(xué)習(xí)模型來處理不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、語音和文本等。
• 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)融合：利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理具有空間關(guān)系的數(shù)據(jù)，如圖像、視頻和音頻等。
• 基于Transformer的多模態(tài)融合：利用Transformer結(jié)構(gòu)來處理不同類型的數(shù)據(jù)，如圖像、語音和文本等。