CVPR 2026 | 多模态情感分析 | 将情感原型作为LLM提示！赋予LLM多模态情感分析能力！-优快云博客

方法：该研究先依托语义感知视觉特征提取框架，以文本特征作为查询、Transformer多层视觉类别特征作为键值构建交叉注意力模块，分别提取由粗到细层级的视觉与文本特征并形成对称的跨模态特征树，再将两种模态特征分别嵌入具备可学习曲率的独立双曲流形来适配各自数据内在层级几何，把流形内数据建模为包裹正态分布，通过最小化中间流形与两类模态流形间基于KL散度的距离求解最优中间异构双曲流形，最终依托该中间流形完成两棵跨模态层级特征树的对齐，并搭配对应约束损失实现多模态表征学习优化，在零样本分类、跨模态检索等任务上验证方法有效性。

现有方法与本文所提方法的对比

本图对比了传统方法与本文方法的实现差异，以往方法仅提取单一视觉特征在欧几里得空间中与层级化文本特征做非对称对齐，这种特征结构不匹配的对齐方式最终会造成预测效果较差，而本文方法分别提取层级化视觉特征与层级化文本特征，在双曲流形上完成两种模态特征的对称对齐，依托与类别层级结构高度适配的特征对齐方式得到最优的预测结果。

本文所提方法的整体流程框架

本图完整展示了方法执行流程，先通过文本编码器解析层级类别文本得到欧氏空间下的层级文本特征，同时依托带交叉注意力模块的语义感知视觉特征提取框架从输入图像中提取层级视觉特征，两类特征经指数映射分别嵌入带独立可学习曲率的异构双曲流形并施加各自模态的蕴含约束，再通过异构流形搜索求解适配两种模态的中间双曲流形，最终在该中间流形中完成视觉与文本两棵层级特征树的跨模态对齐，实现高效的异构流形跨模态表征学习。

语义感知视觉特征提取框架结构

本图展示了语义感知视觉特征提取框架的内部结构，层级化文本数据经文本编码器得到由粗到细的层级文本特征，将其作为查询输入注意力模块，与视觉编码器多层输出的类别Token、图像块Token构成的视觉特征做交叉注意力计算，最终提取出和文本层级结构相匹配的层级视觉特征，实现基于文本语义引导的对称式层级视觉特征提取。

实验

该表格在1样本、16样本两种少样本场景下，基于MaPLe、PromptSRC两个基础算法，分别搭配原始基准、ProTeCt方法与本文所提方法，在Cifar100、SUN、ImageNet、稀有物种四个数据集上从LA、HCA、MTA三项评价指标展开对比实验，数据结果显示本文方法在全部数据集、两种少样本设置及各项评价指标上均取得最优分类精度，相较于原始基准与ProTeCt方法可以显著提升层级分类任务的各项性能，充分验证了所提异构双曲流形跨模态对齐策略在层级少样本图像分类任务中的有效性与通用性。

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