多模态图像搜索是一种允许用户使用多种输入类型（如文本、图像、音频或其他数据格式）来搜索图像的技术。与传统图像搜索仅依赖于文本查询或元数据不同，多模态系统分析并关联来自多个来源的信息，以提高搜索准确性。例如，用户可以输入一张日落照片以及“鲜艳的橙色和紫色云彩”的文本描述，以找到视觉上相似且也与所描述的调色板匹配的图像。这种方法利用在多样化数据集上训练的机器学习模型来理解不同数据类型之间的关系，从而实现更灵活和上下文感知的搜索结果。
从技术角度来看，多模态图像搜索通常涉及将不同的数据类型嵌入到共享的向量空间中。例如，卷积神经网络 (CNN) 可以处理图像以生成特征向量，而 Transformer 模型可以将文本查询编码为另一个向量。然后对齐这些向量，以便相似的概念（例如，文本中的“红色汽车”和相应的图像）在向量空间中彼此靠近。CLIP（对比语言-图像预训练）通过训练图像-文本对以实现跨模态检索来例证了这种方法。开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架，并结合向量数据库（例如，FAISS 或 Milvus）来高效地搜索大型数据集来实现这一点。一个关键的挑战是确保模型在各种输入中都能很好地泛化，这需要仔细的数据集管理和微调。
多模态图像搜索的实际应用包括电子商务（例如，使用草图和文本的组合查找产品）、医学成像（例如，将 X 光片与诊断报告匹配）和内容审核（例如，根据视觉和文本上下文标记图像）。例如，时尚零售商可以让用户上传连衣裙的照片并添加“长袖”等文本过滤器来优化结果。但是，开发人员必须解决诸如计算成本、处理多种数据类型的延迟以及处理模糊输入等挑战。未来的改进可能涉及优化模型架构以进行实时推理或整合用户反馈以优化搜索相关性。通过组合多种数据模态，开发人员可以创建更直观、更强大的搜索系统，从而更好地满足用户自然表达的需求。
