多模态融合 - 姚班游戏系列

🖼️ 视觉 (Vision)

📝 文本 (Text)

🎵 音频 (Audio)

视觉编码器

文本编码器

音频编码器

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融合策略

等待融合...

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融合特征

执行融合后查看结果...

视觉权重: 0.33

文本权重: 0.33

音频权重: 0.34

模态一致性

特征互补性

融合效果

多模态学习: 整合来自不同感官通道的信息（视觉、听觉、文本等）

模态编码器: 将不同模态的原始数据转换为统一的特征表示

特征对齐: 将不同模态的特征映射到共同的语义空间

模态融合: 组合多个模态的信息以提升性能

早期融合: 在特征提取前直接拼接原始输入

晚期融合: 分别处理各模态，最后融合决策结果

注意力融合: 动态学习各模态的重要性权重

Transformer融合: 使用自注意力机制建模模态间交互

CLIP: OpenAI的图文对比学习模型，实现零样本图像分类

GPT-4V: 多模态大语言模型，理解图像和文本

Sora: 文本生成视频的多模态生成模型

Gemini: Google的原生多模态模型