（保姆级教程）顶会风向标！手把手教你用多模态融合发顶会，代码直接抄！

多模态医学图像融合，CV和医学图像分析领域的经典热点。最近陆续出现了不少关于它的研究成果，其中较为瞩目的当属AAAI25的BSAFusion网络（详见下文解析）。

从发文角度来看，这方向确是个相当不错的选题，目前也正处于一个技术爆发和临床需求旺盛的交汇点，潜力巨大。不仅门槛适中（数据来源相对丰富），就研究成果的展示这块，都比传统方法优越（可视化强）。

如果感兴趣，那我建议不要死磕融合网络结构，尽量在问题定义、损失函数、评价体系和应用落地上做文章。比如面向特定临床任务的感知融合，这算是目前最容易出亮点的。

BSAFusion: A Bidirectional Stepwise Feature Alignment Network for Unaligned Medical Image Fusion

方法：论文提出 BSAFusion 单阶段框架，通过模态差异消除特征表示（MDF-FR）、双向逐步特征对齐（BSFA）及多模态特征融合（MMFF）模块，实现未对齐多模态医学图像的精准对齐与高效融合。

创新点：

• 设计单阶段联合框架，通过共享特征编码器将多模态医学图像的配准与融合任务无缝集成，避免额外编码器引入导致的模型复杂度提升。
• 提出模态差异消除特征表示方法，通过为输入图像添加模态特征表示头并注入至其他模态特征中，减少模态差异对特征对齐的影响，同时保留多模态互补信息。
• 基于两点间向量位移的路径独立性，构建双向逐步变形场预测策略，解决传统单步对齐中跨度大、变形场预测不准确的问题，提升特征对齐精度与效率。

Simultaneous Tri-Modal Medical Image Fusion and Super-Resolution using Conditional Diffusion Model

**方法：**论文提出 TFS-Diff 条件扩散模型，通过三模态融合注意力（TMFA）模块与融合超分联合损失函数，端到端同步实现三模态医学图像融合与超分辨率重建，高效整合多模态关键信息并提升图像质量。

创新点：

• 提出TFS-Diff条件扩散模型，端到端同步完成三模态医学图像融合与超分辨率重建，无需手动设计复杂网络架构。
• 设计三模态融合注意力（TMFA）模块，借助通道注意力机制学习多模态图像通道重要性权重，强化关键诊断信息、抑制无关内容。
• 构建融合超分联合损失函数（PSF Loss），结合MSE与SSIM损失，兼顾图像像素级精度与结构相似性，保障训练稳定性与融合结果质量。

FusionMamba: Dynamic Feature Enhancement for Multimodal Image Fusion with Mamba

**方法：**论文提出 FusionMamba 框架，基于 Mamba 架构集成动态卷积与通道注意力机制构建动态视觉状态空间模块，并设计含动态特征增强与跨模态融合 Mamba 的动态特征融合模块，实现多模态医学图像高效全局建模与精准局部特征融合。

创新点：

• 构建基于Mamba架构的FusionMamba框架，利用其高效长序列建模能力，实现多模态医学图像全局信息的精准捕捉。
• 设计动态视觉状态空间模块，集成动态卷积与通道注意力机制，强化对图像局部关键特征的提取与表征。
• 提出含动态特征增强与跨模态融合Mamba的动态特征融合模块，提升多模态特征交互效率与融合精准度。

Deep evidential fusion with uncertainty quantification and reliability learning for multimodal medical image segmentation

**方法：**论文提出基于 Dempster-Shafer 证据理论与深度学习结合的深度证据融合框架，通过特征提取、证据映射将多模态医学图像特征转化为 mass 函数，经上下文折扣校正各模态可靠性后，采用 Dempster 组合规则实现决策级融合，同时量化分割不确定性以提升融合精度与可靠性。

创新点：

• 将Dempster-Shafer证据理论与深度学习结合，构建深度证据融合框架，实现多模态医学图像决策级精准融合。
• 设计上下文折扣机制，动态校正各模态医学图像特征的可靠性，提升融合结果的准确性与鲁棒性。
• 在多模态融合过程中量化分割不确定性，为融合结果提供可靠性依据，增强临床应用可信度。

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

• 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
• 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
• 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

• 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
• 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
• 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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