多模态学习：文本+图像新应用的简单介绍

图像文本多模态预训练模型单流模型相对双流模型结构较简单多模态学习：文本+图像新应用，一般将图像与文本两种模态信息置于等同重要位置，对图像和文本编。

现有多模态学习：文本+图像新应用的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态如文本或图像，在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍。

其中包含多模态学习：文本+图像新应用了标题简介评论字幕等文本信息，也有视频帧的图像声音，以及连贯动作视频片段的视觉声音信息多模态学习。

“多模态学习分析Multimodal Learning Analytics”这个炙手可热的概念，它强调把文本图像音频视频等多种数据源融合起来。

在图像文本多模态分析任务中，大规模自监督预训练方法仍然是目前的主流方法，例如CLIP1和DALLE2模型都是构建在自监督预训。

一模型架构Orpheus模型是一个多模态深度学习架构，它结合多模态学习：文本+图像新应用了图像数据和文本数据来提高预测性能数据预处理模块图像预处理。

探索更复杂的多模态信息融合策略，使模型能够更好地理解文本和图像之间的关系迁移学习应用 研究如何通过迁移学习技术。

多模态生成模型通过整合文本图像视频音频等多种模态的数据，实现了跨模态内容的理解与生成以下是其核心框架与技术进展。

Multimodal DBM，可以学习到多模态的联合概率分布Multimodal DBM 模型在获得图像与文本间的联合概率分布后，我们在应用阶段。