多模态人工智能通过结合文本、图像、音频或视频等多种类型的数据，增强自然语言生成（NLG）能力，从而产生更具上下文相关性且更详细的输出。这些系统不再仅依赖文本输入，而是分析其他模态数据，以推断不同数据形式之间的关系。例如，模型可以通过处理视觉元素及任何伴随文本，为图像生成描述。这种方法使系统能够将语言与更丰富、更真实的世界背景联系起来，从而产生更准确、更具描述性或针对特定用例量身定制的输出。其应用范围涵盖自动图像描述生成，到响应语音和视觉输入的交互式助手。
技术实现通常涉及训练模型来处理和对齐来自不同模态的数据。例如，多模态 NLG 系统可能会使用视觉 Transformer 对图像进行编码，使用文本 Transformer 对语言进行编码。这些编码通过跨模态注意力机制进行融合，使模型能够将视觉特征与文本概念相关联。在训练过程中，成对的数据（如图像-描述数据集）教会模型生成能准确反映输入模态的文本。Google 的 Flamingo 或 OpenAI 具备视觉能力的 GPT-4 都是这类系统的示例。开发者可以对这些模型进行微调，以完成诸如根据图像和规格生成产品描述，或创建带有叙述文本的视频摘要等任务。挑战包括处理跨模态的不匹配或噪声数据，以及处理大型输入时如何确保计算效率。
实际使用案例突出了多模态 NLG 的灵活性。在电商领域，工具可以分析产品图片、客户评价和技术规格，生成详细的商品描述。为了提高可访问性，系统可以将可视化信息图转换为文本摘要，供屏幕阅读器使用。在医疗保健领域，结合医学影像数据和患者病历，有助于生成诊断报告。开发者可以利用 Hugging Face 的 Transformers 或 PyTorch 的 TorchMultimodal 等框架，实验预训练模型或构建自定义流程。然而，集成多模态 AI 需要仔细设计：输入必须同步，输出需要验证以避免幻觉（例如，文本误代表视觉数据）。通过关注模态之间的清晰对齐和鲁棒的评估，开发者可以创建有效利用多模态输入的 NLG 系统。
