开发者可以使用多种多模态 AI 工具，使应用程序能够处理和组合多种数据类型，例如文本、图像、音频和视频。 这些工具通常以 API、库或框架的形式出现，旨在简化集成到项目中。 三个值得注意的例子包括 OpenAI 的 GPT-4 with Vision (GPT-4V)、Google 的 Gemini 和 Meta 的 ImageBind。 每个都支持不同的输入类型，并提供针对不同用例量身定制的独特功能，使其成为开发人员构建多模态系统的实用选择。
OpenAI 的 GPT-4V 是 GPT-4 模型的扩展，增加了图像分析功能。 开发者可以使用其 API 构建接受文本提示和图像的应用程序，例如从照片生成描述或回答有关视觉内容的问题。 例如，开发人员可以创建一个工具来分析用户上传的图表并回答有关它的技术问题。 同时，Google 的 Gemini 旨在本地处理文本、图像、音频和视频。 它为诸如通过组合语音识别和视觉分析来总结视频内容之类的任务提供了统一的 API。 这使得它对于需要同步处理多个数据流的项目非常有用，例如自动视频字幕或内容审核系统。
Meta 的 ImageBind 是一个开源框架，统一了六种数据类型：文本、图像、音频、深度、热感和 IMU（传感器数据）。 与许多专注于文本和图像的工具不同，ImageBind 允许开发人员试验不太常见的模式，例如将音频剪辑链接到相应的视觉场景。 例如，开发人员可以训练一个模型来根据环境声音检索图像。 此外，Hugging Face 的 Transformers 等库提供预训练的多模态模型，例如 CLIP（连接文本和图像）和 Flava（组合文本、图像和元数据）。 这些工具可以通过 Python 访问，并具有用于将多模态数据嵌入到应用程序中的简单 API。 通过利用这些资源，开发人员可以原型设计和部署能够跨不同输入进行推理的系统，而无需从头开始构建复杂的管道。
