Multimodal Generation

Multimodale Generierung bezieht sich auf den Prozess der Erstellung von Ausgaben, die verschiedene Modalitäten (wie Bilder, Text und Klang) mithilfe von tiefen Lernmodellen integrieren. Diese Modelle werden anhand von Daten trainiert, die verschiedene Modalitäten umfassen, wodurch sie Ergebnisse erzeugen können, die unterschiedliche Informationsarten verbinden. Das Ziel der multimodalen Generierung ist es, die Genauigkeit und Vollständigkeit des generierten Inhalts zu verbessern. Ihr Anwendungswert liegt in der Vielfalt ihrer Einsatzmöglichkeiten, darunter Bildunterschriften, Text-zu-Bild-Generierung und Audiobeschreibungen für Videoinhalte, was reichere Anwendungsszenarien für die natürlichsprachliche Verarbeitung bietet.