速報 MGDT:MLLM 引導擴散變換器,突破多模態知識圖譜補全瓶頸 多模態知識圖譜補全(MKGC)需從結構、文字與視覺線索推斷缺失實體。現有擴散模型直接在原始多模態特徵上進行去噪,迫使模型同時處理關係相關線索選取、跨模態語義對齊與結構感知實體生成,導致雜訊與語義不一致。