跨模态模型（Cross-modal Model）是涉及或整合了多种不同类型的信息模态或感官通道的过程或系统。在机器学习和人工智能领域，跨模态模型通常用于整合视觉（图像或视频）、听觉（声音或语音）、文本或其他类型的数据，以便构建能够处理和理解多种类型输入的系统。
跨模态模型具有多个关键特性：
- 多模态输入：跨模态模型能够同时接受和处理来自不同模态的输入数据，如文本、图像、声音等。
- 多模态输出：这些模型不仅可以处理多模态输入，还可以生成多模态的输出，例如从文本生成图像，或从语音生成文本。
- 模态转换：跨模态模型能够实现不同模态之间的转换，如将文本描述转换为相应的图像或视频。
- 多模态表示学习：模型能够学习不同模态数据之间的关联，形成更丰富的多模态表示，从而增强对数据的理解和处理能力。
跨模态模型的应用非常广泛。例如，在医疗领域，跨模态模型可以整合病人的医学影像数据和病历文本数据，为医生提供更全面的诊断依据。在自动驾驶领域，跨模态模型通过整合图像、声音和文本等多模态数据，可以帮助自动驾驶系统更好地感知和理解周围环境。此外，跨模态模型还在智能客服、教育、娱乐等领域得到了广泛应用。
目前，已经有一些著名的跨模态模型被开发出来，如CLIP和UNIMO。CLIP是由OpenAI开发的，它将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间，使得模型能够同时理解图像和文本。而UNIMO是由华为Noah’s Ark实验室开发的，它专注于将图像和文本整合在一起以提升自然语言理解和生成的性能。
