Awesome-Multimodal-Papers

一页清单,快速找到多模态方向代表论文

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 搜索知识 🍴 复刻 27 🐛 待处理 1 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 348
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源列表

项目数据

分类搜索知识
开发团队friedrichor
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源列表
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型deep-learning,large-multimodal-models,multimodal,multimodal-data,multimodal-deep-learning,multimodal-dialogue,multimodal-large-language-models,multimodal-learning
GitHub 星标★ 348
上线时间2024-04-05 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积65.3 MB
本站数据更新2026-11-01
维护状态活跃
收录时间2026-11-01
浏览次数0

项目介绍

Awesome-Multimodal-Papers 是一个人工整理的多模态研究论文清单,面向希望系统了解多模态学习方向的开发者与研究者。它把分散在 arXiv、会议与期刊中的多模态论文按主题归类,覆盖多模态数据、多模态深度学习、大型多模态模型、多模态对话等方向,帮助读者快速定位某个子领域的代表性工作,而不必在检索结果中反复筛选。项目本身不提供代码或可运行工具,核心价值在于索引与导航:通过分类目录和条目说明,降低入门与调研成本,适合作为文献综述、选题调研或技术选型的起点。由于是清单型项目,内容质量依赖维护者的持续更新与社区贡献,使用时建议结合论文原文与最新进展交叉验证。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-01 · 当前星标 ★ 348

核心亮点

  • 按多模态数据、深度学习、大模型、对话等主题分类,检索路径清晰
  • 覆盖从基础方法到大型多模态模型的代表性工作,适合入门与调研
  • 以清单形式维护,结构轻量,便于快速浏览和按需跳转原文

不足之处

  • 仅做论文索引,不提供代码、数据集或可运行示例
  • 更新频率与条目完整性依赖维护者,部分方向可能滞后

适用场景

  • 研究生或算法工程师做多模态方向文献综述时快速定位代表论文
  • 团队技术选型前调研多模态大模型与对话系统的研究脉络
  • 课程或读书会按主题安排多模态论文阅读清单

替代项目

Awesome-Multimodal-LLM、Awesome-Multimodal-Deep-Learning、awesome-multimodal-machine-learning

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