本文介绍了多种时尚图像生成与检索的创新方法，包括设计草稿与真实时装的转化、统一交互服装检索框架、跨模态时尚图像合成和虚拟试衣。这些方法在效率和性能上显著提升，为时尚领域的多模态生成与检索提供了新的研究方向。

该文综述多模态医学图像分析进展，涵盖Transformer与GAN等方法，用于脑肿瘤分割、图像合成与配准。重点包括mnFormer处理不完整多模态数据、TransMed结合CNN与Transformer、多任务U-Net框架、跨模态合成（CT/PET/MRI互转）及阿尔茨海默病预测，并在BraTS等数据集上验证了优越性能。