在快速发展的人工智能领域，两个关键概念日益受到关注——多模态方法和生成式人工智能。这些尖端技术正在重塑机器感知、理解和生成内容的方式。多模态人工智能涉及来自各种感官模态（例如文本、图像和声音）的信息的集成，以获得对数据的更全面的理解。与专注于一种数据的传统单模态方法不同，多模态模型利用不同模态之间的协同作用，从而产生更细致、上下文更丰富的人工智能系统。生成式人工智能涉及人工智能系统创建新内容，例如图像、文本，甚至整个场景。这些模型能够生成高度真实且与上下文相关的输出，通常与人类创建的内容难以区分。多模态方法和生成式人工智能之间的协同作用多模态方法和生成式人工智能的融合为人工智能的未来带来了巨大的希望。通过将理解和解释来自不同模式的信息的能力与生成新的、上下文相关的内容的能力相结合，人工智能系统可以达到创造力和理解力的新高度。增强理解：多模式方法可以增强对生成模型的上下文理解。例如，当提供来自图像或音频的附加上下文信息时，生成文本模型可以更好地解释和生成内容。创意内容生成：生成式人工智能在注入多模式功能时，可以产生更具创意和上下文相关的输出。这在虚拟艺术创作或讲故事等应用中特别有益，在这些应用中，对多模式输入的更深入理解可以带来更具吸引力的内容。改善人机交互：多模式方法和生成式人工智能的结合可以显着改善人机交互。
从在聊天机器人中生成更适合上下文的响应到创建真实的虚拟环境，这种协同作用有助于提供更加身临其境和直观的用户体验。 亿蝌语料多模态数据 202 人 - 多角度唇部多模态视频数据 202 人 - 多角度唇部多模态视频数据。采集环境包括室内自然光场景和室内荧光灯场景。设备是手机。多样性包括多个场景、不同年龄段、13个拍摄角度。语言为普通话。录音内容为一般领域，内容不限。数据可用于语音和图像领域的多模态学习算法研究。 155小时-口型同步多模态视频数据 多设备同时拍摄249人的声音和匹配唇语视频，通过脉冲信号精确对准，精度高。可用于语音和图像领域的多模态学习算法研究。 20,000 个手势图像描述数据 20,000 个手势图像描述数据，主要针对中青年人群，采集环境包括室内场景和室外场景，包括各种采集环境、各种季节、各种采集角度。描述语言为英语，主要描述手部动作、手势、图像采集角度、性别、年龄等手部特征。 20,000 人脸图像描述数据 20,000 人脸图像描述数据包括18岁以下的多个种族， 18~45岁、46~60岁、60岁以上；采集场景丰富，包括室内场景和室外场景；图像内容丰富，包括戴口罩、戴眼镜、戴耳机、面部表情、手势、对抗样例等。文字描述语言为英语，主要描述人种、性别、年龄、拍摄角度、光照、多样性内容等。 20,000 条人体动作图文字幕数据 20,000 条人体动作图文字幕数据包含 20,000 张图像以及10000个不同季节、不同拍摄角度的各种人类行为的视频，包括室内场景和室外场景。描述语言为英语，主要描述人物的性别、年龄、服装、行为描述和肢体动作。
