本文研究了文本到图像生成模型合成图像在识别任务中的应用，提出了应对数据缺乏和模型预训练的策略，提升合成图像检测器的性能，并探讨了未来研究方向。

该研究提出了OneAVM联合学习框架，可用于音频-视频源定位、分离和识别任务。该框架在多个数据集上证明了有效性，并在音频-视觉源定位、分离和最近邻识别任务之间展现了强大的正向转移。