多模态的主流模型有哪些

目前，多模态的主流模型包括以下几种：

1. ViLBERT（Vision and Language BERT）：由微软和卡耐基梅隆大学联合开发，可以将图像和文本嵌入到一个统一的向量空间中。

2. LXMERT（Language Cross-Modal Embeddings Representations）：由美国南加州大学和弗吉尼亚大学联合开发，结合了BERT和视觉注意力机制，可以同时处理图像和自然语言输入。

3. UNITER（UNIfied cross-modal Transformer）：由华为和香港科技大学联合开发，使用了跨模态的Transformer架构，能够有效融合视觉和语言信息。

4. DALL-E：由OpenAI开发，能够生成与文本描述相符的图像，是一种基于生成模型的多模态模型。

5. CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）：由OpenAI开发，使用了对比学习的方法，可以将图像和文本嵌入到同一个向量空间中，从而实现跨模态检索。

以上这些是目前比较主流的多模态模型，它们在图像和语言处理领域都有着广泛的应用。

相关问题

多模态视觉语言模型有那些主流框架

多模态视觉语言模型是一种能够同时处理图像和文本的模型。目前有几个主流的框架用于构建多模态视觉语言模型，包括：

1. ViLBERT（Vision-and-Language BERT）：ViLBERT是由微软研究院提出的一种多模态预训练模型。它通过联合训练图像和文本任务来学习视觉和语言之间的关联。

2. LXMERT（Learning Cross-Modality Encoder Representations from Transformers）：LXMERT是由美国南加州大学提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本，并通过联合训练来学习视觉和语言之间的交互表示。

3. UNITER（UNiversal Image-TExt Representation）：UNITER是由华为诺亚方舟实验室提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本，并通过联合训练来学习视觉和语言之间的共享表示。

4. VisualBERT：VisualBERT是由美国斯坦福大学提出的一种多模态预训练模型。它将图像和文本输入到同一个Transformer网络中，并通过联合训练来学习视觉和语言之间的关联。

5. OSCAR（Object-Semantics Aligned Pre-training）：OSCAR是由Facebook AI提出的一种多模态预训练模型。它使用Transformer网络结构来编码图像和文本，并通过联合训练来学习视觉和语言之间的对齐表示。

这些主流框架都在多模态视觉语言理解任务中取得了很好的效果，并且在图像描述生成、视觉问答等任务上有广泛的应用。

多模态预训练模型都有哪些？

当前主流的多模态预训练模型包括：

1. ViT：Vision Transformer，是一种基于Transformer结构的图像分类模型。

2. CLIP：Contrastive Language-Image Pre-Training，是由OpenAI提出的一种语言和图像的对比学习模型。

3. UNITER：Universal Image-Text Representation Learning，是由华为Noah's Ark Lab提出的一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型。

4. DALL-E：是由OpenAI提出的一种图像生成模型，可以根据文本描述生成对应的图像。

5. VSE：Visual-Semantic Embedding，是一种将图像和文本嵌入到同一向量空间的预训练模型，可以用于图像检索和描述生成等任务。

6. LXMERT：Language-Driven Cross-Modal Encoder Representations from Transformers，是一种基于Transformer结构的图像和文本的联合预训练模型，可以用于视觉问答等任务。