一句话摘要：图像 + 文本，原本是两个世界的孤独，但在 CLIP 和多模态对齐机制下，它们终于谈起了恋爱，还能一起讲段子、玩梗、刷爆全网。
💡 什么是多模态（Multimodal）？
“模态”指的是数据的表现形式：
- 文本（text）是一种模态
- 图像（image）是一种模态
- 音频、视频、3D点云……都是模态
所以“多模态”就像程序员聚会时说的那句台词：
“我们不只会讲代码，也会看图、听歌、写段子、发自拍。”
🤯 多模态的重点：模态对齐
举个例子：
- 你看到一张猫图，写出一句话：“这是一只暴躁的橘猫”
- 你听到一句声音：“Help!” 配上地铁图像，会有危险感
这就是图文对齐 / 语音图像对齐的基本场景。
要让模型懂这些，核心目标就是：
把“不同模态的数据”放到同一个语义空间里比较。
📚 CLIP模型：多模态模型界的扛把子
OpenAI 的 CLIP 模型全名是：
Contrastive Language-Image Pretraining
核心流程如下：
图片输入 → Image Encoder（ViT）
文本输入 → Text Encoder（Transformer/BERT）
相似度计算 → 哪个图像和哪个文本最“像”
换句话说：
它不是分类模型，它是“配对模型”！
它的任务不是回答“这是什么”，而是：“哪个描述最适合这个图？”
🧪 训练方式很简单，却很有效
CLIP 模型训练过程可以理解为一个“速配大会”：
- 左边是1000张图，右边是1000个描述
- 它的目标是：图1配描述1，图2配描述2……
- 训练的方式是“对的配对打高分，错的配对打低分”
这其实就是对比学习（Contrastive Learning） ！
🧠 应用场景多得让人头秃
| 场景 | 应用方式 |
|---|---|
| 图像分类（零样本） | 输入图+类别名描述→比相似度 |
| 文本生成图像 | 图生成模型底层用的是 CLIP loss |
| 多模态检索 | 给一句话→返回相关图片 |
| 视频理解 | 图像帧 + 文本时间线 → 识别剧情 |
| AIGC内容审核 | 检测“图文不符”“图文涉黄” |
😂 我做了个段子手模型
我把图像和一句文本 prompt 结合，用 BLIP + CLIP 微调后得到一个小模型：
你发自拍，它自动输出：“谁把表情包活人化了？”
上传美食图，它写：“热量炸弹已部署，请立即报警。”
是不是很像一个 AI 段子手？
这其实是多模态模型在“图像上下文理解 + 文本生成”的融合结果。
⚙️ 想训练自己的多模态模型？你需要：
- 图文配对数据（WIT, LAION-5B, COCO Captions等）
- 图像编码器（ViT, ResNet）
- 文本编码器（BERT, GPT, T5）
- 对比损失 or 多模态融合头
- 大量 GPU（别问，问就是最少两块 A100）
📌 总结一句话
多模态模型不是“图+字拼凑”，而是让不同模态共享语义，把“我知道你看见什么”变成可能。
在未来，AI 不会再只“读图”或“读字”，它会“读懂世界”。
