多模态 AI 通过整合来自多个来源的数据——例如文本、音频或传感器输入——来增强模型对视觉内容的理解，从而改进计算机视觉任务。 传统的计算机视觉模型仅依赖像素数据，这限制了它们解释上下文或解决歧义的能力。 通过将视觉数据与其他模态相结合，这些系统获得了补充信息，有助于减少错误、提高准确性并实现更复杂的应用。 例如，使用摄像头图像和激光雷达深度数据的自动驾驶汽车可以更好地检测弱光条件下的障碍物，而仅靠视觉可能无法做到这一点。 这种数据类型的融合允许模型交叉引用输入，填补单模态系统无法解决的空白。
一个关键优势是提高了现实场景中的鲁棒性。 计算机视觉模型通常难以应对诸如光照变化、遮挡或不常见的物体方向等变化。 多模态系统通过利用辅助数据流来缓解这些问题。 例如，将热成像与标准 RGB 相机结合使用有助于检测雾天环境中的行人。 类似地，将医学扫描与患者记录或实验室结果配对可以帮助 AI 系统通过将视觉异常与临床数据相关联来更准确地诊断疾病。 这些组合使模型能够做出更符合人类推理的推断，因为人类的决策很少基于单一类型的信息。
另一个好处是提高了训练效率。 多模态 AI 可以使用辅助数据来减少对大型标记视觉数据集的依赖，而创建这些数据集的成本很高。 例如，在图像-文本对上训练的模型（如 CLIP）学习将视觉特征与语义描述相关联，从而无需特定于任务的标签即可实现零样本分类。 此外，视频分析中的视听同步可以帮助自动分割动作或对象——例如，通过对齐声音和运动来识别视频中狗的叫声。 通过跨模态共享学习的表示，这些系统可以更好地推广到新任务，并且需要更少的微调示例，从而使它们对于使用有限资源的开发人员来说是实用的。
