生成对抗网络 (GAN) 与多模态 AI 天然契合，因为它们擅长学习和生成跨多种格式的数据分布。在处理文本、图像和音频等数据类型的多模态系统中，GAN 可以利用其对抗训练框架创建或转换不同模态之间的内容。例如，GAN 的生成器可以根据文本描述生成图像，而判别器则评估图像-文本对是否真实。通过对抗性反馈对不同数据类型的表示进行对齐，这使得跨模态生成成为可能，而跨模态生成是多模态 AI 的核心能力。
一个关键的应用是文本到图像合成，其中 StackGAN 或 AttnGAN 等模型使用 GAN 从文本输入生成高质量图像。这些架构通常采用独立的编码器来处理文本和图像，生成器将这些嵌入结合起来生成输出。然后，判别器评估生成图像的保真度及其与输入文本的相关性。类似地，GAN 可以促进视听任务，例如生成与声音同步的视频帧。通过在配对数据（例如，语音和唇部动作）上进行训练，生成器学习生成模态之间逼真的时间对齐，而判别器则强制执行一致性。
然而，将 GAN 集成到多模态 AI 中也带来了挑战。模式崩溃——生成器产生的变化有限——在处理多种数据类型时会加剧，因为平衡跨模态的多样性变得更加困难。使用显式模态嵌入条件化生成器或使用辅助损失（例如对比学习）等技术有助于缓解这种情况。此外，训练需要大型的、对齐的多模态数据集，而这些数据集通常很稀缺。跨模态检索或自监督预训练等解决方案可以减少对带标签对的依赖。尽管存在这些障碍，GAN 仍然是多模态任务的实用工具，为跨领域生成和转换数据提供了灵活的框架。
