和谐：一种统一的模态增量学习框架

本研究针对当前模态增量学习的不足之处，提出了一种新的统一模型，能够在不断变化的模态序列中进行增量学习。通过引入新的框架“和谐”，实现了模态对齐和知识保留，显著提高了在多模态任务中的学习效果，特别是在仅有单一模态数据的情况下，仍能有效完成任务。