多模态大模型技术发展 - 行业聚焦视觉等重点模态领域突破，探索"Any-to-Any"大模型技术路径，如Google Gemini和Codi-2处于早期阶段，需实现跨模态知识学习与信息对齐 [1] - 当前主要工作集中在Transformer架构向图像、视频、3D等模态扩展，完善单模态感知/生成模型后再推进跨模态融合 [1] 图像模型进展 - 2023年前已建立CLIP、Stable Diffusion、GAN等基础模型，衍生Midjourney、DALL·E等成熟文生图应用 [2] - 近年重点探索ViT、DiT等视觉Transformer架构，推动GLIP、SAM、GPT-V等LLM与视觉模型融合成果 [2] 视频模型技术 - 基于图像生成模型（如扩散模型）叠加时间维度对齐，形成VideoLDM、W.A.L.T.等文生视频方案 [5] - Sora采用Diffusion Transformer架构实现突破性视频生成，首次展现"智能涌现"特征 [5] - 主流技术路径为文生图模型+时序对齐，辅以插帧超分、噪声对齐、LLM增强描述等方法提升质量 [5] 3D模型开发现状 - 技术路线延伸自2D图像生成（GAN/Diffusion/VAE等），产生3D GAN、MeshDiffusion、Instant3D等早期成果 [8][9] - 数据表征以NeRF（神经辐射场）为核心技术，支持网格、点云、体素等多种形式 [9] - 数据集稀缺，ShapeNet含5.1万3D CAD模型，Objaverse-xl达1000万对象规模 [9] 音频模型创新 - Transformer架构推动Whisper large-v3、VALL-E等项目突破，增强多语种/自然声/零样本学习能力 [11] - Omni模型通过neural audio codec编码，结合扩散模型实现音频合成技术迭代 [11]