多模态：MLLM模态对齐方法_多模态特征对齐-CSDN博客,Business Directories,Company Directories

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多模态学习综述 (MultiModal Learning) - 知乎
多模态可归类为同质性的模态，例如从两台相机中分别拍摄的图片，异质性的模态，例如图片与文本语言的关系。多模态可能有以下三种形式： - 描述同一对象的多媒体数据。如互联网环境下描述某一特定对象的视频、图片、语音、文本等信息。
一文彻底搞懂多模态：模态表示、多模态融合、跨模态对齐-CSDN博客
多模态联合表示通过神经网络、概率图模型将来自不同模态的数据进行融合，生成一个包含多个模态信息的统一表示。这个表示不仅保留了每个模态的关键信息，还能够在不同模态之间建立联系，从而支持跨模态的任务，如多模态情感分析、视听语音识别等。
一文彻底搞懂多模态 - 多模态学习 - 知乎
多模态学习通过融合多种数据模态来训练模型，从而提高模型的感知与理解能力，实现跨模态的信息交互与融合。接下来分三部分：模态表示、多模态融合、跨模态对齐，一起来总结下多模型的核心：多模态学习
一站式解读多模态——Transformer、Embedding、主流模型与通用任务实战（上）
通常意义的多模态学习，就是利用模型去同时处理多个模态数据，例如同时处理图文，图生文本、文本生图等。通过多模态大模型，可以更好地理解和处理复杂的多模态数据，提高人工智能的应用性能。
多模态预训练模型 - 菜鸟教程
多模态预训练模型多模态预训练模型（Multimodal Pre-trained Models）是指能够同时处理和理解多种数据模态（如文本、图像、音频等）的深度学习模型。与传统的单模态模型不同，这些模型通过大规模预训练学习不同模态之间的关联和对应关系。多模态学习的核心
多模态_百度百科
在自然语言处理和计算机视觉领域，多模态模型能够同时处理图像和文本任务，如图文描述生成、视觉问答等，帮助模型实现跨领域的理解和生成。这种多模态技术被广泛应用于人机交互、自动驾驶、医疗诊断等场景，展示了其强大的应用潜力。
深入解析多模态大模型-主要技术和最新发展综述 - 知乎
1 多模态 LLM 的用例（Use cases of multimodal LLMs）什么是多模态 LLM？正如简介中所暗示的那样，多模态 LLM 是能够处理多种类型输入的大型语言模型，其中每个“模态”都是指一种特定类型的数据，例如文本（如传统 LLM）、声音、图像、视频等。
《深入浅出多模态》之多模态技术知识总结（上）本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新） - 掘金
本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。