今年高性价比发文方向：多模态融合+小样本学习。这俩组合起来随便一搭就是一个新框架，创新点非常丰富，现在还处于排列组合+深度优化的红利期，只想水论文基本没问题。

如果要冲顶会，就需要场景加持，看能不能把方法套在一个热门且数据敏感的应用场景上。举俩AAAI-26的例子：CIF解决工业缺陷检测中少量样本结构共性难捕捉、误报率高的问题；Libra-MIL解决医疗病理诊断中文本偏差与单向对齐导致跨模态协作弱的问题。

值得一提的是，这方向实验周期也比较短，会议期刊接受率都不低，如果你实在找不着方向，这是个很稳妥的选择。我这边已经备好了19篇多模态融合+小样本学习前沿论文，附代码，可节省你找参考的时间。

全部论文+开源代码需要的同学看文末

【AAAI 2026】Commonality in Few: Few-Shot Multimodal Anomaly Detection via Hypergraph-Enhanced Memory

研究方法：论文提出 CIF 方法，针对小样本多模态工业异常检测任务，融合 RGB 图像与 3D 点云多模态特征，通过超图挖掘少量训练样本的类内结构共性，设计语义感知超图构建、结构引导记忆库采样、无训练双向超图消息传递和超边引导记忆检索模块，优化记忆库的构建与检索，减小测试特征与记忆库特征的分布差距，降低检测假阳性率，实现小样本设置下的多模态工业异常检测。

创新点：

• 设计语义感知超图构建模块，适配单语义工业图像，挖掘少量训练样本的类内高阶结构共性，为记忆库构建提供结构化先验。

• 提出无训练双向超图消息传递模块，构建测试样本与记忆库的联合超图完成信息交互，缩小二者的特征分布差距。

• 创新超边引导的记忆检索机制，结合结构引导的记忆库采样策略，实现特征针对性匹配，有效降低检测假阳性率。

研究价值：研究提出的超图增强记忆的CIF方法，有效解决了小样本多模态工业异常检测中训练样本不足、特征分布差距大、检测假阳性率高等问题，在主流数据集上实现了性能超越，为工业场景的小样本多模态异常检测提供了新的有效方法和技术参考。

【AAAI 2026】Libra-MIL: Multimodal Prototypes Stereoscopic Infused with Task-specific Language Priors for Few-shot Whole Slide Image Classification

研究方法：论文提出Libra-MIL方法，面向小样本全切片图像分类任务，融合视觉与语言多模态信息，借助冻结大语言模型生成任务专属的病理实体文本先验并构建文本原型，同时让视觉分支学习实例级视觉原型，再通过立体最优传输算法实现多模态原型的立体融合与高维语义对齐，结合语义聚合完成小样本下的全切片图像分类。

创新点：

• 基于大语言模型生成袋级、实例级任务专属病理文本先验，融入领域知识，弥补LLM描述偏差与人工提示词的不足。

• 构建视觉、文本双原型学习器，实现视觉-语言双向协同交互，突破传统单方向模态引导的局限。

• 提出立体最优传输融合策略，实现多模态相似度的立体融合与结构感知对齐，提升跨模态语义一致性。

研究价值：研究提出的Libra-MIL方法，解决了小样本全切片图像分类中视觉-语言多实例学习的描述偏倚、单向模态引导问题，通过多模态原型构建与立体最优传输的双向融合实现了分类性能提升，还赋予模型良好可解释性，为计算病理的小样本多模态融合研究提供了新方法与技术参考。

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