- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏一点人工一点智能
多模态应用之自然语言处理
多模态信息处理前沿综述：应用、融合和预训练[J]. 中文信息学报, 2022, 36(5): 1-20；多模态融合是多模态信息处理的核心问题。 我们分析了最近两年在自然语言处理领域国际学术会议上（ACL、EMNLP、NAACL）发表的多模态信息处理的论文，并从应用的角度对论文进行了分类。关注度较高的多模态应用如图1所示。 02 视觉-语言生成视觉（图像或视频）到语言的生成和语言到视觉（图像或视频）的生成打破了计算机视觉和自然语言处理两个领域的边界，成为多模态交叉学科中最热门的研究课题。 视觉对话和多模态对话常用数据集的详细对比如表3所示。04 多模态摘要多模态摘要是基于对多模态输入（文本、语音、图像和视频等）的理解，归纳并生成单模态或者多模态的概括性总结（摘要）的任务。 06 多模态翻译多模态翻译是将多模态输入（文本、图像或视频等）中的源语言文本转换为目标语言文本的过程。多模态翻译的目标是在视觉等多模态信息的辅助下，消除语言的歧义，提高传统文本机器翻译系统的性能。
2.2K50编辑于 2022-12-30 - 来自专栏程序随笔
聊聊多模态大模型处理的思考
多模态：文本、音频、视频、图像等多形态的展现形式。 目前部门内业务要求领域大模型需要是多模态——支持音频/文本。从个人思考的角度来审视下，审视下多模态大模型的实现方式。 多模态基座模型 即原生基座模型，比如GLM、LlaMa2、QWen、文心一言等基座模型支持多模态的输入输出，从个人调研来看，GLM、文心一言对这方面的支持比较弱，仅支持文本/图像；LlaMa2有开源的实现支持文本 魔塔社区/HuggingFace上，已经开源了很多高质量的多模态模型，截个图展示下： 文本化处理 使用开源/商务组件处理输入的内容，将其文本化，再输入到模型中；然后再经历输入部分的流程。 总结 最终来看，第一个方案肯定是最合适的；但如果对于选型的大模型不支持多模态的情况下，考虑开源实现或是第二张方案，但要综合调研其带来的影响，并不是简单的转文本就行。 第三种，目前我没有找到合适的Embedding模型支持多模态，后续继续探讨挖掘下。 转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote
84610编辑于 2024-03-27 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language ▊ 作者简介 研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。
2.6K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏Y-StarryDreamer
多模态处理中的应用：从原理到实践
NLP在多模态处理中的崭新前景：融合文本、图像和声音的智能随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。 多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。1. 1.2 多模态处理的挑战多模态处理面临着融合不同类型数据、处理大规模数据以及实现跨模态关联的挑战。如何将NLP技术与图像处理、语音处理等领域有机结合，成为了当前研究的热点问题。2. 计算资源需求： 处理多模态数据通常需要更多的计算资源，如何在资源受限的环境中实现高效处理是一个问题。模态不平衡： 不同模态的数据可能存在数量上的不平衡，如何处理这种不平衡对于模型的训练和性能至关重要。 随着技术的不断进步，多模态处理将为我们的生活和工作带来更多便利和创新。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
1.2K80编辑于 2023-11-20 - 来自专栏澜舟科技 NLP
多模态自然语言处理最新进展
作者介绍：段楠，微软亚洲研究院自然语言计算组高级研究经理，中国科学技术大学兼职博导，天津大学兼职教授，主要从事自然语言处理、编程语言处理、多模态人工智能、机器推理等研究，多次担任NLP/AI/ML相关国际会议评测主席 由于这种底层数据表示的一致性，多模态任务的建模方法也非常快速地趋同，这也是多模态能够成为人工智能领域一个非常前沿的研究的原因。 这样既保证了单模态下的一些性质，又保证了模型能够用到多模态任务上面。! 更多的思考由于时间关系，我们没有进行更多的实验，但值得一提的是，这种双塔的模型实际上是适配非常多的多模态任务的。 所以基于这样的现象，我们反复思考一个问题：这是不是一种非常好的能够同时去训练单模态和多模态的一个机制？
90340编辑于 2022-08-18 - 来自专栏AI SPPECH
2025年多模态AI系统中的语音处理与跨模态转换技术
多模态AI与语音处理：定义与发展历程 1.1 什么是多模态AI与语音处理？ 多模态AI是指能够同时处理和理解语音、文本、图像、视频等多种模态信息的人工智能系统。 1.2 多模态AI与语音处理的发展历程 多模态AI与语音处理技术的发展经历了从早期的单模态处理到有限模态协同，再到任意模态转换的过程。2025年，这项技术已经达到了新的高度。 实现了更强大的多模态表示学习 2023 GPT-4V和Gemini模型发布 大型语言模型与多模态能力结合 2025 Any-to-Any多模态基础模型与高级语音处理 实现了语音与其他模态之间的高质量转换 2. 2025年核心技术架构与创新 2.1 多模态语音处理系统的技术架构 2025年，多模态语音处理系统已经形成了完整的技术架构，主要包括以下几个核心组件： 组件 功能 技术实现 多模态编码器 将不同模态输入转换为统一特征表示 2.2.2 统一多模态表示学习 统一多模态表示学习是多模态语音处理技术的基础，它通过对比学习、掩码学习等方法，使语音、文本、图像等不同模态的内容在共享的特征空间中具有相似的表示，为跨模态转换提供基础。
69810编辑于 2025-11-13 agent多模态学习
1.2 什么是多模态 (Multimodal) 多模态是指系统能够处理并融合来自不同信息通道的数据，如文本、图像、音频、视频、传感器数值等。 三、多模态感知：从原始输入到统一语义 3.1 文本模态处理 文本处理是 Agent 的基础能力，主要流程包括： 分词 (Tokenization)：将输入文本切分为模型可识别的 Token。 3.3 音频模态处理 音频处理根据任务需求，可分为两种路径： 语音识别 (ASR)：将语音转换为文本，后续按文本流程处理。常用模型有 Whisper。 5.3 Agent 角色划分与职责设计 一个典型的电商多模态客服系统中，可以划分如下角色： 感知 Agent：负责处理图片、语音等多模态输入，输出文本描述。 8.2 系统架构设计 采用“多 Agent + 多模态感知 + 工具调用”的架构，主要模块包括： 多模态感知模块：处理用户上传的图片和输入的文字。
70010编辑于 2026-01-15- 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 self.get_prob(h, text_len_tensor) y_hat = torch.argmax(log_prob, dim=-1) return y_hat 使用方式 处理数据 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
35610编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 案例分析：基于多模态模型的图像描述生成 场景：电商平台需自动生成商品图片的营销文案。 流程： 输入处理：将商品图片编码为特征向量，如使用CLIP的视觉编码器提取图像嵌入。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
46810编辑于 2026-01-20- 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language BLIP采用了判断-生成任务的MED，可以作为单模态编码器，基于图像的文本编码器解码器采用了CapFilt的训练方法，降低噪声图文pair对训练造成的影响图片Mult-streamMult-stream
3.2K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 · 图像编码器：处理图像数据，常使用卷积神经网络（CNN）来提取视觉特征。· 音频编码器（如果有）：处理音频数据，可能采用特定的音频处理网络，如WaveNet。 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 5.多模态应用以下是多模态大模型在表情识别和效价唤醒(VA)的应用，挑战要求参与者以时间连续的方式(即每0.25秒)预测情绪维度(即唤醒和效价)我们提出的方法主要由三个模块组成:预处理和特征提取模块、损失函数和融合模块
5.9K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏音乐与健康
多模态LLM SALMONN:可处理语音、音乐等基本音频
其多模型架构和激活调整阶段的引入使其在音频和语音任务中取得了显著的竞争性性能，为大型语言模型的通用听觉能力提供了新的可能性。AnyGPT 利用离散表征来统一处理各种模态，包括语音、文本、图像和音乐。 如下图 1 所示，该框架由三个主要组件组成，包括：多模态 tokenizer作为主干网络的多模态语言模型多模态 de-tokenizer其中，tokenizer 将连续的非文本模态转换为离散的 token 在推理过程中，多模态 token 被相关的 de-tokenizer 解码回其原始表征。为了丰富生成的质量，可以部署多模态增强模块来对生成的结果进行后处理，包括语音克隆或图像超分辨率等应用。 相反，它完全依赖于数据级预处理，使得新模态无缝集成到 LLM 中，类似于添加新语言。这项研究的一个关键挑战是缺乏多模态交错指令跟踪数据。 它由 108k 多轮对话样本组成，这些对话错综复杂地交织着各种模态，从而使模型能够处理多模态输入和输出的任意组合。
53910编辑于 2025-07-17 WorkBuddy多模态能力实战：图片、图表、文档一起处理
WorkBuddy支持多模态能力，可以处理图片输入、生成可视化图表、读取PDF等各类文件。本文带你把这些能力全部用起来。 一、WorkBuddy多模态能力一览能力输入类型典型用途图片理解PNG/JPG/截图识别表格数据、分析界面截图文件读取PDF/Excel/Word提取文档内容图表生成数字数据自动生成柱状图、折线图HTML 六、多模态使用技巧汇总技巧说明直接拖图图片可拖入对话框，无需上传步骤追问细节读取图片后可继续追问，AI记住图片内容格式转换图片表格→文字表格→Excel→图表，一键完成组合使用先读PDF，再生成可视化报告 ，一句话完成WorkBuddy多模态的核心价值：把原本要用多个工具才能完成的任务（截图→识别→整理→可视化），压缩成一次对话完成。
22510编辑于 2026-05-21- 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
在对信息的处理模式上，人类与机器存在巨大差异。 因此，个体可以利用多模态时空数据获取更多信息 近年来，注意力机制在计算机视觉，自然语言处理等领域的广泛应用，证明了对特定事件的关注有助于提高机器的学习能力，而多模态学习的成功也印证了多模态时空数据联合方面的优势 但同时，同一事物用信息量丰富的模态来描述时也占据更大的存储空间，带来信息处理效率上的负担。综合两方面因素，本文从认知计算的角度将跨模态生成任务的本质归纳为在多模态信息通道内提高机器认知能力的问题。 05 多模态认知计算的难点和未来发展趋势 近年来，深度学习技术在图像处理，自然语言处理等领域取得了长足的发展，推动着多模态认知计算向理论研究和工程任务的纵深发展。 07 总结 信息领域的研究热点常常在获取—处理—反馈中迭代，尤其前两者。目前，深度学习等处理方法的发展如火如荼，下一个热点很可能是数据获取，那么多模态将会迈入新的发展阶段。
98530编辑于 2022-12-27 - 来自专栏素质云笔记
多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
为了处理这一问题，现有方法按照对图像文本对应关系建模方式的不同主要可以被分为两大类：1)一对一匹配和2)多对多匹配，如图1所示。 图1：图像文本匹配常用方法之间的对比。 为了验证提出的选择式多模态循环神经网络的有效性，我们测试了该模型衍生出的多种网络结构，并在两个公开多模态数据库(Flickr30k和Microsoft COCO)上与当前最好方法进行了对比。 所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。 考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。 多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据
2.9K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏学习
机器学习——多模态学习
多模态学习：机器学习领域的新视野 引言 多模态学习（Multimodal Learning）是机器学习中的一个前沿领域，它涉及处理和整合来自多个数据模式（如图像、文本、音频等）的信息。 什么是多模态学习？ 多模态学习旨在同时处理来自不同模态的数据，从而提高模型的表现能力。 多模态学习的挑战 多模态学习面临一些独特的挑战，例如： 模态间的异质性：不同模态数据的性质差异较大，例如图像是二维数据，文本是序列数据。 对齐问题：不同模态之间可能需要对齐，如图像和文本的时间同步。 对于文本描述，我们首先需要对其进行标记化，并将其转换为模型可以处理的序列格式。 多模态模型能够同时处理这些信息，从而理解视频的内容并进行分类、检索或生成描述。 结论 多模态学习是一个快速发展的领域，其潜力非常巨大。
67610编辑于 2024-10-10 Python实现多模态AI图像文本语音融合处理深度好文
Python实现多模态AI图像文本语音融合处理深度好文@TOC开篇引言随着人工智能技术的不断发展，多模态数据处理成为了研究和应用的热点。 多模态AI是指能够同时处理多种类型的数据（如图像、文本和语音）的技术。这种技术在许多领域中都有着广泛的应用，例如智能助手、内容推荐系统、医疗诊断等。 本文将深入探讨如何使用Python实现多模态AI图像文本语音融合处理，并提供完整的代码示例和实际应用案例。 核心要点图像处理与特征提取文本处理与特征提取语音处理与特征提取多模态数据融合与模型训练图像处理与特征提取原理图像处理通常包括预处理、特征提取和特征表示等步骤。 总结本文详细介绍了如何使用Python实现多模态AI图像文本语音融合处理。通过深入讲解图像、文本和语音的处理方法，以及多模态数据融合的原理和实现，读者可以掌握多模态AI的核心技术。
38710编辑于 2025-12-04- 来自专栏喔家ArchiSelf
浅析多模态机器学习
多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。 那么，多模态到底意味着什么呢？ 1. 什么是多模态？ 多模态机器学习的核心问题 多模态是一种新的人工智能范式，其中各种模态（文本、语音、视频、图像）与多种智能处理算法结合，以实现更高的性能。 由于数据的异质性，一些挑战自然而然地出现，包括不同类型的噪声、模态（或视图）的对齐以及处理缺失数据的技术。目前，主要有两种的方法来完成多模态表达：联合表达和协调表达。 3.3 多模态的对齐 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应。 为了对齐不同的模态，模型必须测量它们之间的相似度并处理长距离依赖关系。 小结 多模态机器学习是一种新的人工智能范式，结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能。多模态机器学习中的核心问题包括表示、翻译、对齐、融合和协同学习。
85621编辑于 2023-09-02 - 来自专栏音乐与健康
多模态很简单，搞懂多模态，站在 AI 发展的最前沿
现实世界的信息是多模态的（Multi-Modal），比如：视频 = 图像+声音+文本字幕自动驾驶 = 摄像头+激光雷达+毫米波雷达+GPS医疗AI = X光片+病历文本+基因数据 多模态融合（Multi-Modal 今天，我们就来深入拆解多模态融合的奥秘！多模态到底是什么？ “模态” 就是信息的不同形式，比如：举个例子️：你在看一部电影，如果只看画面没声音，体验是不是很割裂？ 所以，多模态融合就是让AI像人一样，把各种信息整合在一起，提高理解能力！多模态融合有哪些方式？ 多模态融合一般分三大类：1️⃣ 早期融合（Early Fusion）—— 数据级融合 特点：在模型输入阶段，先把所有模态的数据合并成一个大“拼盘”，然后喂给模型。 多模态音乐治疗（多感官刺激睡眠疗法），包括声刺激抑制听觉警觉，动态光照重置生物钟，电磁刺激修复脑波节律，芳香分子安抚情绪，它们像精密齿轮般咬合，相辅相成，从不同感官通路“包抄”失眠的症结，让每一个失眠患者重拾安稳睡眠
1.3K10编辑于 2025-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。 提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。 提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
1.7K10编辑于 2022-06-24
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号