本文评估了大规模异构多媒体数据的情感计算技术，探讨了心理学模型、深度学习方法及其数据集，强调个性化情感交互的重要性，分析了多模态情感计算的挑战与未来方向，提出了新的框架和方法，展示了生成型AI在情感表达中的潜力及其对心理健康的影响。

本文探讨了多媒体数据操纵检测的重要性，提出了多种新模型和数据集以提升图像编辑和伪造检测的性能。其中包括基于HRNet的双分支网络、GIM自我训练框架、Prompt-IML框架和GenImage数据集，这些方法在不同任务中展现了优越的检测能力和鲁棒性。此外，MGIMM和MFIM框架也被提出，用于遥感图像描述和高质量面部交换，展示了图像处理领域的创新进展。