**EMMA：从多模态数据提取物理参数的统一框架**

_EMMA: Extracting Multiple physical parameters from Multimodal Data_

> EMMA 是一种物理信息驱动的多模态框架，可直接从视频、音频和图像时间序列中联合推断系统的所有可辨识动力学参数。它利用 Liquid 时间常数网络学习异构模态下的潜在动力学，并通过物理约束损失保证与微分方程一致性，无需分割掩码或专用传感器。在 100 余种场景中，EMMA 显著超越单模态和方程发现基线，可从机会性多模态数据中稳健恢复多参数。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-06-09 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2605.24047)