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。