多模态AI通过同时处理多种数据类型（如文本、图像或音频）来增强语言翻译，从而提高准确性和上下文理解。传统的翻译模型仅依赖文本，而多模态系统则分析额外输入以解决歧义。例如，翻译照片中的标志需要光学字符识别（OCR）来提取文本，还需要视觉上下文来解释含义。这种方法减少了因一词多义或仅靠文本无法澄清的文化细微差别引起的错误。
一个关键应用是翻译图像或视频中嵌入的文本。假设用户拍摄了一张日文菜单的照片。多模态系统可以通过 OCR 识别汉字，识别图像中的食物（例如寿司），并利用该视觉上下文来为歧义词选择正确的翻译。同样，翻译包含对话和屏幕文字的视频，则需要将音频转录与视觉文本提取对齐，以确保字幕与语音和视觉元素都匹配。像 OpenAI 的 CLIP 或 Google 的 MUM 等框架通过在训练期间关联图像和文本来证明了这一点，使模型能够推断模态之间的关系。
开发者可以使用融合数据流的架构来实现多模态翻译。例如，Transformer 模型可以处理文本，而卷积神经网络（CNN）处理图像，通过一个融合层结合它们的输出。挑战包括对齐多模态训练数据（例如，配对的图像和翻译）以及管理计算成本。然而，像 Hugging Face 的 Transformers 或 PyTorch 的 TorchMultimodal 等工具简化了预训练视觉和语言模型的集成。除了基本翻译之外，这种方法还支持实时应用，例如通过相机应用翻译街道标志，或通过将手语视频转换为文本来辅助无障碍。通过利用多种数据源，多模态AI解决了纯文本系统的局限性，生成更可靠和上下文感知的翻译。
