近期在IEEE TMM、AAAI等各大顶会顶刊上，Mamba+多模态特征融合相关的研究呈现出鲜明的新趋势：放弃简单即插即用，朝着混合架构、精细融合、领域深耕这三个方向发展。

本文重点梳理了这一领域的最新研究进展，目前更新到16篇，包含上述顶会顶刊成果，附代码，旨在为正在准备论文的朋友提供一份聚焦当下、具有可操作性的参考，无偿，建议人手一份。

【IEEE TMM】HCFMaNet: A Novel Holistic Cross-modal Fusion Mamba Network for Multi-modal Medical Image Fusion

**研究方法：**论文提出HCFMaNet网络，以Mamba为核心，设计局部感知 Mamba (LaMa)兼顾长程依赖与局部特征建模，并通过全局跨模态融合 Mamba (HCFMa)在空间与通道双维度实现多模态医学图像特征的显式交互与高效融合。

创新点：

• 提出局部感知 Mamba，在建模长程依赖的同时融入局部位置关系感知，提升模态间局部 - 全局特征表达能力。
• 设计全局跨模态融合 Mamba，通过跨空间交互与通道交换嵌入机制，在空间与通道维度完成显式跨模态感知与交互。
• 构建完整的多尺度特征提取-跨模态融合-图像重建网络架构，在多模态医学图像融合任务上实现精度与效率的显著提升。

**研究价值：**研究提出基于 Mamba 的跨模态融合新网络，有效解决 Transformer 与传统 Mamba 在医学图像融合中局部感知弱、跨模态交互不足的问题，大幅提升融合精度与效率，为临床多模态影像分析与通用图像融合任务提供高效可行的新范式。

【AAAI 2026】Self-supervised Multiplex Consensus Mamba for General Image Fusion

**研究方法：**该论文提出SMC-Mamba自监督多路共识 Mamba 框架，以Mamba为基础，通过跨模态扫描强化多源特征交互，结合多路专家共识机制，并采用双层自监督对比损失强化高频细节保留，实现多模态图像高效精准融合。

创新点：

• 设计MAFE模态无关特征增强模块，通过自适应门控保留局部细节，结合空间-通道与频率-旋转扫描提升全局特征表达能力。
• 提出MCCM多路共识跨模态Mamba模块，引入跨模态扫描强化多源特征交互，以混合专家机制实现动态协作与共识融合。
• 构建BSCL双层自监督对比学习损失，在特征与像素双层级约束高频信息保留，不增加计算开销并提升下游任务性能。

**研究价值：**研究提出的SMC-Mamba为通用图像融合提供了统一高效的 Mamba 新方案，有效解决传统方法跨模态交互弱、高频细节丢失、泛化性差的问题，为红外 - 可见光、医学、多焦点等全场景融合及下游视觉任务提供统一高效方案。

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