本章小结

本章探索了 AI 在多模态理解和内容生成方面的前沿进展，从图像生成到视频音频，再到多模态融合应用。

核心要点回顾

多模态 AI 概述

• 多模态 AI 处理文本、图像、音频、视频等多种数据

• 技术挑战包括模态对齐、融合和数据稀缺

• CLIP 等技术实现了图文对齐的突破

图像生成技术

• 扩散模型是当前主流方法

• 主要模型：DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion

• 广泛应用于创意设计、电商等领域

视频与音频生成

• 视频生成技术快速发展（Sora、Runway）

• 语音合成在不少场景已接近可商用水平（如配音、客服、辅助播报）

• 音乐生成成为可能（Suno、Udio）

多模态融合应用

• 多模态大模型（如 GPT 系列、Gemini、Claude 等）

• 应用于文档智能、视觉问答、辅助功能

• 向统一的多模态理解与生成发展

关键术语

术语	解释
多模态	同时处理多种类型的数据
扩散模型	通过去噪过程生成图像的方法
CLIP	图像和文本对齐的模型
TTS	文本到语音合成
Deepfake	AI 生成的虚假视频

下章预告

第二部分“核心技术解析”到此结束。从第八章开始进入第三部分“实战应用技巧”，将详细介绍 ChatGPT、Claude、Gemini 等主流 AI 工具的使用方法，帮助读者学会高效使用这些工具。