本研究提出了一种名为ZSLLM的框架，旨在解决多模态知识图谱嵌入中的零样本学习问题，包括信息转移和新类别关系推断。实验结果表明，ZSLLM在多个真实数据集上表现优于现有技术，具备良好的扩展性和实用性。

本研究提出了一种基于扩散的层次负采样（DHNS）方案，旨在解决多模态知识图谱中的缺失知识问题。实验结果表明，该方法结合多模态语义和动态训练策略，在多个基准数据集上显著优于现有模型，提升了训练效果。

该研究提出了一种新颖的本体设计模式，解决了多模态知识图谱中模态定义和建模的共识缺乏问题。通过有效分离实体及其多种语义表现形式，促进了不同多模态本体的整合，深远影响智能应用。

MMKG是一个多模态知识图谱集合，支持链接预测和实体匹配。研究探讨了构建和应用中的挑战，提出了VirtualHome2KG框架和VisionKG以管理视觉数据集。文章综述了KG驱动的多模式学习和MMKG的进展，并讨论了大型语言模型的影响及未来趋势。

多模态图学习（MMGL）是一个系统化框架，旨在增强预训练语言模型的文本生成能力。文章回顾了多模态知识图谱（MMKG）的构建与应用，探讨了其在多模态推理中的优势与挑战。研究表明，MMKG能显著提升大型语言模型在多模态问答和推理任务中的表现。

本文综述了多模态知识图谱（MMKG）的研究进展，提出了新模型和框架，如AdaMF-MAT、MMKGR和MACO，以解决模态不平衡和缺失问题。研究强调了多模态学习的挑战和未来趋势。

本文介绍了AIGC和多模态知识图谱（MMKG）的知识获取方法和应用场景。AIGC技术可以辅助KG表示学习和KG补全，同时也可以帮助进行Schema融合和实体对齐。未来，我们可以进一步探索多模态知识图谱（MMKG）和拓展AIGC技术的应用场景，开发更加丰富和智能的知识服务和应用。