图像描述和多模态嵌入是连接视觉和文本数据的两种不同方法，每种方法都服务于不同的目的并使用不同的技术策略。 图像描述侧重于从图像生成描述性文本，而多模态嵌入将图像和文本映射到共享向量空间中，以实现跨模态比较。 了解它们之间的差异有助于开发人员为内容描述、搜索或检索等任务选择正确的工具。
图像描述 涉及训练模型以生成描述图像内容的人类可读文本。 这通常使用卷积神经网络 (CNN) 来处理图像，并使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 来生成描述。 例如，模型可能会获取一张狗在公园里玩耍的图像，并输出一个句子，例如“一只棕色的狗在草地上奔跑，嘴里叼着飞盘”。 训练过程通常使用 COCO 等数据集，该数据集将图像与人工撰写的描述配对。 该模型学习识别图像中的对象、动作和上下文，并将它们翻译成连贯的语言。 这里的关键挑战是平衡特异性和普遍性——确保标题准确，而不会过于冗长或遗漏关键细节。
另一方面，多模态嵌入 侧重于在共享向量空间中创建图像和文本的数值表示（嵌入）。 像 CLIP（对比语言-图像预训练）这样的模型将图像和文本都映射到同一个高维空间中，其中语义相似的项目（例如，狗的图像和文本“一只顽皮的小狗”）彼此靠近放置。 这使得诸如图像-文本检索之类的任务成为可能，用户可以使用文本查询来搜索图像，反之亦然。 与生成句子的描述不同，嵌入是紧凑的数值向量。 训练涉及对比学习，其中模型学习最小化匹配的图像-文本对之间的距离，并最大化不匹配的对之间的距离。 例如，CLIP 使用大量互联网抓取的图像-文本对数据集来学习这些对齐，而不依赖于显式描述。
关键区别在于它们的输出和用例。 图像描述是生成性的——它创建新的文本——并且非常适合可访问性（例如，为视障用户描述图像）或内容注释。 多模态嵌入是比较性的——它支持相似性检查——并且更适合不需要直接文本生成的搜索、聚类或分类任务。 在架构上，描述模型需要顺序解码（例如，带有注意力机制的 Transformer），而嵌入模型为两种模态使用并行编码器。 开发人员可能会为需要人类可读描述的应用程序选择描述，而为需要高效跨模态匹配的任务（例如，构建将图像链接到产品描述的推荐系统）选择嵌入。