生成式多模态模型是人工智能系统，旨在跨多种模态处理和生成数据，例如文本、图像、音频和视频。与专注于单一数据类型（例如，仅限文本的语言模型）的传统模型不同，这些模型结合了来自不同格式的输入或输出。例如，多模态模型可能会接受文本提示和参考图像来生成新图像，或者分析视频片段并生成文本描述。其核心思想是利用不同数据类型的互补优势，实现更丰富的交互。像 OpenAI 的 CLIP（对齐文本和图像）和 Google 的 AudioPaLM（结合语音和文本）这样的模型说明了这种方法，其中跨模态理解改进了检索、合成或翻译等任务。
这些模型通常使用集成每个模态的编码器和解码器的架构，并通过共享的嵌入空间连接起来。例如，文本编码器可能将句子转换为向量，而图像编码器将照片处理为类似的向量格式。通过在配对数据（例如，图像-文字说明数据集）上进行训练，模型学习对齐这些表示，从而实现从文本生成图像等跨模态任务。融合层或注意力机制通常处理模态之间的交互——例如衡量文本提示在图像生成步骤中应在多大程度上影响像素。训练需要具有对齐多模态对的大规模数据集，这可能是一个瓶颈。例如，Stable Diffusion 依赖于 LAION-5B，这是一个图像-文本对数据集，用于学习视觉概念和语言之间的关联。
实际应用包括生成多媒体内容的工具（例如，用于图像的 DALL-E 或用于视频编辑的 Runway ML）、自动字幕系统，或处理语音和上下文视觉信息的语音助手。使用这些模型的开发者面临管理计算成本（训练通常需要 GPU）、确保合乎道德的使用（例如，避免偏见输出）以及实现跨模态一致性等挑战。例如，模型可能会生成与文本提示细节不符的图像，这需要微调或后处理。像 Hugging Face 的 Transformers 库这样的框架现在包含多模态支持，简化了集成，但开发者仍然需要处理特定模态的预处理并严格评估跨模态一致性。
