Практическое руководство, независимое от вендоров, для команд по маркетингу, дизайну и креативным операциям: что такое мультимодальный AI, чем он отличается от мультимодельного AI и почему в лучших креативных проектах используется множество моделей в рамках одного workspace.
Алекс Бобко
Директор по маркетингу
Дата публикации
Дата обновления
Время чтения
Категория
Итог: мультимодальный AI — это программное обеспечение, которое понимает и генерирует более одного типа данных — текст, изображения, аудио и видео. Для креативных команд практическая выгода заключается в совместном использовании множества специализированных моделей в рамках одного workspace, благодаря чему на основе одного брифа создаются готовые assets, brand-consistent, во всех форматах.
Под мультимодальным AI понимается AI, способный обрабатывать и объединять различные типы данных — текст, изображения, аудио и видео — в рамках одной системы, в отличие от одномодального ИИ, который обрабатывает данные только по одному типу за раз.
Понятия «мультимодальность» и «мультимодельность» различаются: термин «мультимодальность» описывает типы данных, с которыми работает система, а термин «мультимодельность» — одновременное использование нескольких различных моделей AI. Для большинства реальных творческих проектов требуются оба этих подхода.
Мультимодальные системы AI работают в три этапа — с помощью кодировщиков, преобразующих исходные данные в векторы признаков, модуля объединения, который их синтезирует, и декодировщиков, генерирующих выходные данные, — что позволяет сформировать целостное контекстуальное понимание, охватывающее все модальности.
К 2027 году 40 % решений в области generative AI будут мультимодальными, тогда как в 2023 году этот показатель составлял всего 1 % (Gartner, 2024) — мультимодальные возможности превращаются из передовой функции в стандартную.
Для креативных команд не существует единой модели, которая была бы оптимальной для всех видов контента, поэтому высококачественные процессы объединяют в одну цепочку лучшую модель для обработки изображений, лучшую модель для обработки видео и лучшую модель для обработки текста или речи — то есть мультимодальную работу, реализуемую в рамках мультимодельного процесса.
Что такое мультимодальный AI?
Как строятся мультимодальные модели
Почему мультимодальный AI имеет важное значение
Мультимодальный AI против унимодального ИИ
Мультимодальный AI против мультимодельного AI
Как работает мультимодальный AI
Генеративный ИИ, реализованный в мультимодальном формате
Почему креативный продакшен по своей сути является мультимодельным
Преимущества мультимодального AI для креативных команд
Примеры применения мультимодального AI
Проблемы и ограничения мультимодального AI
Мультимодальный AI в 2026 году и в последующие годы
В цифрах
Часто задаваемые вопросы
Мультимодальный AI (также пишется как «мультимодальный AI») — это AI, способный принимать и генерировать более одного вида данных, сочетая текст, изображения, аудио и видео для понимания контекста и получения более насыщенных результатов, чем это возможно в рамках одномодальной системы.
Большинство креативных команд уже используют ИИ по одной модальности за раз: то модель преобразования текста в изображение, то генератор текста. В настоящее время наблюдается переход к системам, способным одновременно обрабатывать несколько типов данных, а на практике — к рабочим процессам, в которых несколько моделей работают совместно, что обеспечивает плавный переход между текстом, изображениями, видео, аудио и другими модальностями.
В данном руководстве объясняется, что такое мультимодальный AI, как строятся мультимодальные модели и чем они отличаются как от унимодального ИИ, так и от мультимодельного AI. Затем речь переходит к практическим аспектам: почему креативный продакшен по своей сути является мультимодальным, каковы преимущества и области применения, какие существуют реальные ограничения и в каком направлении развивается эта технология.
Мультимодальный AI — это вид AI, способный обрабатывать, понимать и генерировать данные различных типов — таких как текст, изображения, аудио и видео — в рамках одной системы. В отличие от традиционных AI-моделей, ориентированных на один тип данных, мультимодальная модель объединяет несколько типов данных и изучает взаимосвязи между ними, что позволяет получать более точные и контекстно-зависимые результаты. Одним словом, мультимодальный AI объединяет данные из различных источников в единое целостное представление, гораздо более близкое к тому, как люди интерпретируют окружающий мир.
На практике мультимодальный AI обладает несколькими характерными чертами:
Он поддерживает различные типы данных. Мультимодальная система обрабатывает текст, изображения, аудиоданные, видео, а также, в некоторых случаях, данные с датчиков, а не ограничивается одним форматом входных данных.
Он обеспечивает согласованность между различными методами. Система обучается определять взаимосвязи между различными видами данных — сопоставляя текстовые описания с соответствующими изображениями или звуки с их источниками — посредством кросс-модального сопоставления.
Это способствует формированию контекстуального понимания. Благодаря объединению визуальных, текстовых и аудиосигналов система формирует целостную картину, позволяющую уловить нюансы, которые могли бы ускользнуть при использовании только одного типа данных.
Он может генерировать результаты в различных форматах. Многие мультимодальные модели способны как интерпретировать, так и генерировать данные — принимая входные данные в виде текста и выдавая изображение, либо принимая входные данные в виде аудио и выдавая описание.
Это повышает точность. Объединение нескольких типов данных зачастую позволяет добиться более высокой точности прогнозирования, чем при использовании какого-либо одного типа данных в отдельности.
Большинство мультимодальных моделей создаются с использованием методов машинного обучения — в частности, глубокого обучения — на основе обучения на обширных и сложных наборах данных, в которых сочетаются различные модальности данных. Система обучается на изображениях и тексте, представленных вместе, что позволяет ей сопоставлять текстовые описания с соответствующими изображениями и связывать слова с пикселями. Многие из них представляют собой расширенные версии крупных языковых моделей, к которым добавлены функции компьютерного зрения для обработки изображений и обработки естественного языка для текста, благодаря чему одна модель может одновременно «читать» изображение и анализировать естественный язык — это и составляет основу модели «зрение-язык», способной понимать как изображения, так и текст. Именно обучение на разнообразных источниках данных обеспечивает мультимодальным моделям способность к кроссмодальному пониманию.
Мультимодальный AI важен потому, что данные из реального мира редко бывают одного типа. Люди воспринимают происходящее, одновременно сочетая зрительные, звуковые и языковые сигналы, и мультимодальный AI отражает этот процесс: объединяя визуальные сигналы, текстовые данные и аудио, он улавливает контекст, который упускают одномодальные нейронные сети. Результатом этого являются повышенная точность и более насыщенное взаимодействие — целостный взгляд, охватывающий несколько модальностей, что снижает степень неопределенности при решении сложных задач. Именно этот кроссмодальный контекст делает мультимодальный AI важным для любой команды, работающей с более чем одним типом данных, и именно этого не могут обеспечить традиционные AI-модели, обрабатывающие по одному потоку данных за раз. Важно также то, как достигается эта способность: когда одномодальные модели объединяются для имитации мультимодального поведения, результатом часто становится более высокая задержка и менее точные результаты, именно поэтому системы, изначально разработанные как мультимодальные, выходят вперед (Gartner, 2024).
Мультимодальный AI и унимодальный ИИ отличаются друг от друга одним: количеством типов данных, с которыми они работают. Унимодальный ИИ обрабатывает только один тип данных — текст, изображения или аудио — по одному за раз. Мультимодальный AI объединяет несколько типов данных, что делает его более функциональным и точным, но при этом и более сложным.
Одномодальный ИИ построен на основе одного типа данных. Языковая модель, работающая исключительно с текстом, автономная система распознавания изображений или механизм преобразования речи в текст — все это являются примерами одномодальных нейронных сетей: они принимают один тип входных данных и генерируют один тип выходных данных. Одномодальный ИИ менее сложен и проще в обучении, и он по-прежнему остается подходящим инструментом, когда задача действительно предполагает использование только одного из этих типов данных.
Мультимодальный AI обеспечивает возможность логического вывода с учётом различных типов данных. Вместо того чтобы анализировать текст или изображение изолированно, он объединяет их — например, рассматривает диаграмму и подпись к ней в совокупности или сопоставляет изображения и текст, такие как фотография товара и его описание, — для получения результата с учётом контекста. Именно благодаря такому целостному подходу мультимодальные модели, как правило, демонстрируют более высокую эффективность по сравнению с одномодальными при решении сложных задач, а также способны снижать степень неопределённости за счёт перекрёстной проверки данных из разных модальностей.
Размер | Одномодальный ИИ | Мультимодальный AI |
Обрабатываемые данные | Один из видов контента (текст, изображение или аудио) | Комбинация различных типов данных (текст, изображения, аудио, видео) |
Сложность | Низший уровень — проще в создании и обучении | Более высокая сложность модели — требует согласования и объединения |
Понимание контекста | Ограничено одним типом данных | Комплексный подход — позволяет учесть все нюансы в различных областях |
Точность | Эффективен при решении узконаправленных задач одного типа | Показывает более высокие результаты при решении сложных задач; снижает степень неопределённости |
Результат | Один формат на входе, один формат на выходе | Способен генерировать результаты в различных форматах (например, текст → изображение) |
Творческий пример | Создать текст на основе промпты | Прочитать бриф, затем сгенерировать соответствующее изображение, видео и подпись |
Термины «мультимодальный AI» и «мультимодельный AI» звучат похоже и часто путаются, однако они обозначают разные понятия. Термин «мультимодальный» касается модальностей данных — то есть того, с каким количеством типов данных может работать система. Термин «мультимодельный» касается моделей — одновременного запуска нескольких различных моделей AI. Это не одно и то же, и для креативных команд именно в этом различии и заключается суть.
Термин «мультимодальный» относится к типам данных — тексту, изображениям, аудио, видео — которые система может принимать или генерировать. Одна модель может быть мультимодальной: например, модель, сочетающая зрительное восприятие и языковую обработку, обрабатывает текст и изображения в рамках одной модели. Определяющей характеристикой является спектр типов данных, а не количество задействованных моделей.
Термин «мультимодальный подход» означает совместное использование нескольких моделей AI — например, специализированной модели для обработки изображений, отдельной модели для обработки видео, а также отдельной модели для обработки текста или речи — каждая из которых выбрана ввиду своей максимальной эффективности в конкретной задаче. Мультимодельная конфигурация по сути является мультимодальной, поскольку охватывает несколько модальностей, однако она достигается за счет объединения специализированных моделей AI, а не за счет использования одной универсальной модели.
Вот в чём заключается ключевая связь: создание высококачественных результатов в различных модальностях почти всегда предполагает запуск нескольких моделей AI. Ни одна модель не может одновременно лидировать в области изображений, видео и аудио, поэтому команды выбирают лучший генератор изображений, лучшую модель для видео и лучшую модель для голоса и запускают их в рамках единого pipeline. Именно в этом заключается мультимодальная работа, реализуемая в виде мультимодельного процесса — и именно поэтому возможность организованного запуска множества моделей в одном месте представляет такую ценность. Более подробно об этой концепции см. в статьях «Что такое процесс с ИИ?» и «Что такое нодовый процесс с ИИ?».
Мультимодальный AI работает следующим образом: каждый тип данных преобразуется в общее числовое представление, эти представления объединяются, а полученный результат декодируется в выходные данные. Большинство мультимодальных систем AI имеют одинаковую трёхкомпонентную архитектуру: кодировщики, модуль слияния и декодировщики. Именно эта цепочка позволяет системе считывать необработанные данные различного типа и выдавать единый, согласованный результат.
Каждая модальность начинается со своего кодировщика — модуля ввода для данного типа данных. Кодировщик изображений преобразует пиксели в вектор признаков; кодировщик текста делает то же самое со словами; кодировщик аудио — со звуком. Эти модули ввода преобразуют исходные данные в машиночитаемые вложения — числовые представления, отражающие смысл. Кодер обрабатывает входные данные для каждой модальности — изображений, текста, аудиоданных или видео- и аудиоданных — и преобразует их в единое математическое пространство, благодаря чему совершенно разные входные данные становятся сопоставимыми.
Далее модуль слияния объединяет вложения из каждой модальности в единое представление. Именно на этом этапе система выравнивает мультимодальные данные — например, сопоставляя слова в подписи с областями изображения — чтобы на основе тщательного выравнивания данных иметь возможность анализировать их в совокупности. Методы на основе механизмов внимания, построенные на трансформерах, являются распространённым способом выравнивания вложений и определения приоритетности сигналов. Эффективная синтеза также является самой сложной частью: шум в одной модальности или плохо выровненные данные ухудшают итоговый результат.
Наконец, декодеры — выходной модуль — принимают объединенное представление и генерируют выходные данные: метку, ответ, описание или сгенерированное изображение. Формат выходных данных не обязательно должен совпадать с форматом входных данных. Мультимодальная система может принимать изображение и возвращать текст (создание подписей к изображениям), принимать текст и генерировать изображения, либо принимать вопрос о картинке и возвращать ответ (визуальный ответ на вопросы).
В основе всех трёх этапов лежит выравнивание данных: обучение модели тому, как одна модальность соотносится с другой. Межмодальное выравнивание позволяет системе отвечать на запросы на естественном языке, касающиеся изображения, или находить изображение по звуку — это лежит в основе создания подписей к изображениям и ответов на визуальные вопросы. Оно зависит от выравнивания мультимодальных входных данных в общем пространстве. Проект ImageBind компании Meta демонстрирует, до каких пределов это может быть реализовано: он объединяет шесть модальностей (изображения и видео, текст, аудио, глубину, тепловое изображение и движение) в одно общее пространство вложений, используя изображения в качестве ориентира (Meta AI, 2023). Именно согласование в таком масштабе позволяет системе выводить смысл на основе различных типов данных, которые никогда явно не демонстрировались ей вместе.
Генеративный ИИ и мультимодальный AI в значительной степени пересекаются, и для креативных команд именно это пересечение представляет собой наиболее полезную часть. Генеративный ИИ создает новый контент на основе заданного запроса — он может генерировать изображения, видео, аудио или текст. Наиболее совершенные генеративные модели в настоящее время являются мультимодальными: они принимают данные одного типа и генерируют результат в другом, преобразуя текстовые описания в картинки или изображения, а текст — в подписи. В творческом процессе эти генеративные мультимодальные модели выступают в качестве движущей силы, превращающей бриф в готовые материалы, в то время как специализированные модели обеспечивают высочайшее качество обработки каждой модальности.
Для креативных команд практический вывод прост: реальное производство является мультимодальным, а мультимодальное производство — мультимодельным. Кампания редко сводится к одному ресурсу в одном формате — это визуальные элементы, анимация и тексты, созданные в едином стиле для множества конечных материалов. Для достижения наилучшего результата в каждой модальности необходимо использовать оптимальную модель для каждой из них, и именно поэтому мультимодельное workspace имеет большее значение, чем любая отдельная модель.
Для реализации одного-единственного брифa кампании может потребоваться модель преобразования текста в изображение для создания главных визуальных элементов, модель для создания видеороликов, а также текстовая или голосовая модель для написания текста и озвучивания. Каждая из них представляет собой отдельную модель, зачастую от разных вендоров, и каждая из них обладает преимуществами в своей собственной модальности. Их совместное использование — когда изображение служит основой для видео, а текст гармонично сочетается с обоими элементами — на практике представляет собой мультимодальную креативную работу. Вы можете увидеть отдельные компоненты в генераторе изображений на базе ИИ и инструменте AI Fase Swap Tool; их ценность заключается в их взаимосвязи.
Проблема при мультимодальном производстве редко заключается в самих моделях — она заключается в перемещении результатов работы между ними. Отдельные инструменты, отдельные учетные записи, отдельные экспорты и ручная передача данных на каждом этапе. Запуск множества моделей в одном workspace устраняет эти препятствия: результаты передаются от одной модели к другой на едином canvas, благодаря чему бриф превращается в готовый набор ресурсов без необходимости управлять подписками или копировать файлы между вкладками.
Многие инструменты для творческого использования ИИ используют workspace нодовый: каждая модель или каждый этап становится нодой, и вы соединяете их в наглядный, многократно используемый pipeline. Нодовый процесс является естественной средой для мультимодельной и мультимодальной работы — рабочая область позволяет чётко определить роль каждой модели и обеспечивает повторяемость всего pipeline. Такие платформы, как Phygital+, переносят этот нодовый мультимодельный подход в браузер, обеспечивая работу более 30 AI-моделей в одном workspace — это та же концепция, что и у ComfyUI, но без необходимости локальной установки и сложной настройки (см. «Phygital+ vs. ComfyUI»).
Создавайте мультимодальные и мультимодельные процессы в Phygital+ Создавайте цепочки изображений, видео и текстовых макетов на одном визуальном canvas — без установки и без необходимости подбирать подходящие подписки. Превращайте бриф в готовые assets, соответствующие brand style, во всех форматах. |
При правильном использовании мультимодальный AI меняет как качество, так и экономику творческой деятельности. Преимущества в основном сосредоточены в нескольких областях.
Благодаря объединению различных типов данных эти системы генерируют более содержательные и контекстуально обоснованные результаты, чем это возможно при использовании какой-либо одной модальности. Система, которая анализирует эталонное изображение, изучает бриф и учитывает стиль коммуникации бренда, обладает целостным представлением о поставленной задаче — а объединение нескольких типов данных, как правило, приводит к повышению точности прогнозирования и снижению степени неопределенности. В контексте креативной работы это означает, что результат уже с первого раза будет более точно соответствовать брифу.
Когда в одной рабочей среде запущено несколько моделей, исчезает самая трудоемкая часть производственного процесса — экспорт из одного инструмента и импорт в другой. Работа переходит непосредственно от одной модели к другой, что сокращает цикл от брифа до готового ресурса и избавляет команду от необходимости вручную передавать задачи между различными инструментами.
Поскольку мультимодельный pipeline работает одинаково при каждом запуске, команды могут масштабировать объём производимой продукции в различных форматах без увеличения штата сотрудников и без ущерба для brand consistency. Достаточно один раз настроить pipeline — с учётом изображений, анимации и текстов, brand-consistent — и затем использовать его для любого продукта, кампании или клиента.
Мультимодальный AI находит применение во всех сферах современной деловой деятельности, однако его влияние особенно заметно там, где работа связана с несколькими типами данных. Ниже приведены некоторые из наиболее актуальных примеров — с акцентом на творческие и маркетинговые подразделения.
Генеративные мультимодальные модели способны создавать контент, сочетающий текст, изображения и аудио для маркетинговых целей — генерировать изображение продукта, анимировать его и составить соответствующую подпись в виде единого целостного результата. Такое объединение визуальных и текстовых данных позволяет превратить один бриф в полный набор мультиформатных материалов, brand-consistent. Это наиболее ценный вариант применения для творческих и маркетинговых команд: в 2024 году медиа и развлечения стали крупнейшим сегментом конечного использования мультимодального AI (Grand View Research, 2024).
Мультимодальные системы обеспечивают более насыщенное взаимодействие, поскольку способны воспринимать не только текст. Современный чат-бот способен анализировать текстовый ввод клиента в сочетании с интонацией голоса и визуальными сигналами, такими как мимика, чтобы оценить эмоциональный настрой и ответить с большей эмпатией, что способствует улучшению качества обслуживания клиентов. Сочетание технологий обработки естественного языка и понимания речи с другими сигналами позволяет этим системам обрабатывать запросы на естественном языке, с которыми не справляются боты, работающие исключительно с текстом.
Помимо творческой деятельности, мультимодальные модели идеально подходят для решения сложных задач, требующих учёта нескольких потоков данных. В области медицинской диагностики мультимодальные модели объединяют медицинские изображения с клиническими и геномными данными для повышения точности диагностики. В сфере автономного вождения транспортные средства в режиме реального времени объединяют данные с камер, лидара и множества датчиков для обеспечения безопасного передвижения, сочетая распознавание изображений с данными датчиков. От задач классификации изображений в производстве до выявления мошенничества в финансовой сфере — все эти области применения объединяет одна общая черта: объединение разнообразных источников данных для понимания ситуации, которую невозможно оценить с помощью только одного вида данных.
Мультимодальные модели обладают высокой эффективностью, однако объединение различных типов данных усложняет задачу. Прежде чем принять окончательное решение, ознакомьтесь с возможными компромиссами.
Это требует значительных вычислительных ресурсов. Обработка и сопоставление данных из нескольких модальностей требуют значительных вычислительных ресурсов, что приводит к увеличению сложности моделей, а также к росту затрат на обучение и эксплуатацию мультимодальных систем AI.
Для этого требуются обширные, разнообразные и согласованные данные. Для работы мультимодального AI требуются большие объёмы разнообразных типов данных, а сбор и маркировка мультимодальных наборов данных — это дорогостоящий и трудоемкий процесс.
Слияние и согласование — сложные задачи. Эффективное объединение сложных данных представляет собой сложную задачу, поскольку шум в одной из модальностей или плохо выровненные данные могут ухудшить качество итогового результата.
Отсутствующие и несинхронизированные данные. Согласование разнородных типов данных — сопоставление аудио с видео или текста с изображением — а также обработка отсутствующих данных в случае недоступности одной из модальностей повышают инженерную сложность, которой удаётся избежать в одномодальных системах.
Это вызывает опасения в отношении конфиденциальности и этических аспектов. Сочетание таких модальностей, как лица, голоса и поведение, обостряет вопросы, связанные с конфиденциальностью и согласием, поэтому мультимодальный AI требует тщательного управления данными и соответствующих механизмов регулирования.
Две тенденции определяют направление развития мультимодального AI. Во-первых, мультимодальные возможности становятся стандартом: по прогнозам Gartner, к 2027 году 40 % решений в области генеративного ИИ будут мультимодальными, по сравнению с 1 % в 2023 году (Gartner, 2024), поскольку системы AI, обученные изначально на более чем одной модальности, станут нормой. Во-вторых, количество модальностей продолжает расти — от типичных на сегодняшний день двух или трёх до систем, охватывающих одновременно изображения, видео, аудио, глубину и другие модальности.
Для креативных команд обе эти тенденции указывают в одном направлении. Конкурентное преимущество заключается не в доступе к одной-единственной отличной модели, а в мультимодальном и мультимодельном pipeline, который позволяет быстрее, чем у конкурентов, превращать идеи в готовые, brand-consistent материалы во всех форматах. Команды, которые создают такие pipeline уже сейчас — именно те, которые начинают координировать агентные системы (см. «Объяснение агентного ИИ») — укрепят своё преимущество.
В пользу мультимодального AI свидетельствуют результаты независимых исследований, а не маркетинговые заявления вендоров:
К 2027 году 40 % решений на основе generative AI будут мультимодальными (текст, изображения, аудио и видео), тогда как в 2023 году этот показатель составлял 1 % (Gartner, 2024).
В 2024 году объём мирового рынка мультимодального AI составил около 1,73 млрд долларов, и, по прогнозам, к 2030 году он достигнет 10,89 млрд долларов, что соответствует среднегодовому темпу роста на уровне 36,8 % (Grand View Research, 2024).
В 2024 году сегмент медиа и развлечений стал крупнейшим сегментом конечного применения мультимодального AI, что свидетельствует о ключевой роли мультиформатного контента для творческих отраслей (Grand View Research, 2024).
Генеративный ИИ — основа, на которой строятся мультимодальные творческие инструменты, — может ежегодно приносить мировой экономике доход в размере 2,6–4,4 триллиона долларов, причем маркетинг и продажи являются одними из крупнейших источников добавленной стоимости (McKinsey, 2023).
Технология ImageBind от Meta объединяет шесть модальностей — изображения и видео, текст, аудио, данные о глубине, тепловизионные данные и данные о движении — в единое общее пространство вложений, что стало важной вехой в области кросс-модального согласования (Meta AI, 2023).
Практичные гайды, промпт-шаблоны и шаблоны процессов для команд, которые собирают AI-пайплайны в Phygital+.
Практичные гайды, промпт-шаблоны и шаблоны процессов для команд, которые собирают AI-пайплайны в Phygital+.
Генерируйте, редактируйте и масштабируйте креативы в одном месте
Мультимодальный AI — это AI, который одновременно работает с несколькими типами данных: текстом, изображениями, аудио и видео. В отличие от более старых систем, которые обрабатывали только один формат входных данных, он объединяет различные модальности для понимания контекста и получения более содержательных результатов, например, распознавая изображение и отвечая на вопросы по нему.
Мультимодальное обучение — это подход в области машинного обучения, при котором модель обучается на нескольких типах данных одновременно — изображениях и тексте или аудио и видео — с тем, чтобы освоить взаимосвязи между ними. Именно таким образом мультимодальные модели приобретают межмодальное понимание на основе обширных и разнообразных наборов данных, а не осваивают отдельную модальность изолированно.
Термин «мультимодальный» относится к типам данных, с которыми работает система — текст, изображения, аудио, видео. Термин «мультимодельный» означает одновременное использование нескольких различных моделей AI. На практике эти понятия пересекаются: для получения результатов высочайшего качества во всех модальностях обычно требуется сочетание нескольких специализированных моделей, поэтому именно с помощью мультимодельного процесса большинство команд достигает мультимодальных результатов.
Одномодальный ИИ обрабатывает только один тип данных за раз — либо только текст, либо только изображения. Мультимодальный AI объединяет несколько типов данных и изучает взаимосвязи между ними, что обеспечивает более высокую точность при решении сложных задач, но при этом усложняет процесс его разработки. Одномодальный ИИ является более простым решением и по-прежнему остается идеальным выбором в тех случаях, когда задача действительно связана с использованием только одной модальности.
Мультимодальный AI работает в три этапа: кодировщики преобразуют каждый тип данных (изображение, текст, аудио) в числовые векторы признаков; модуль слияния объединяет эти векторы в одно представление; а декодировщики генерируют выходные данные. Формат выходных данных не обязательно должен совпадать с форматом входных данных — система может принять изображение и выдать текст, либо принять текст и выдать изображение.
К повседневным примерам относятся языковые модели, работающие с изображениями, которые отвечают на вопросы на основе визуальной информации; чат-боты, способные анализировать текст и интерпретировать интонацию речи; а также творческие инструменты, которые преобразуют бриф в изображение, видео и подпись (создание подписей к изображениям). В сферах с высокими рисками мультимодальный AI лежит в основе диагностики в здравоохранении (медицинские изображения в сочетании с клиническими данными) и автономных транспортных средств (данные с камер и датчиков).
Такие модели, как GPT-4o и Gemini, являются изначально мультимодальными — это единые крупные языковые модели, обученные обрабатывать несколько типов данных, таких как текст и изображения, в рамках одной модели. Платформа, на которой одновременно работают многие подобные модели — модель обработки изображений, модель обработки видео, модель обработки речи — является мультимодельной. Во многих творческих рабочих процессах используются и те, и другие: мультимодальные модели, работающие в рамках мультимодельного pipeline.
Не на современной платформе. Многие инструменты для креативной работы используют визуальный интерфейс, интерфейс нодовый или интерфейс без программирования, что позволяет вам объединять несколько моделей из разных областей без написания кода. Программирование помогает при реализации сложных настраиваемых интеграций, однако большинство творческих и маркетинговых процессов можно полностью построить с помощью визуального конструктора.
Главная Обучение Дата публикации Дата обновления Время чтения Категория Вернуться Практическое руководство для маркетинговых, дизайн- и creative ops-команд: что такое процесс с AI-агентами, как они работают и как собрать первый агентный процесс для креативного продакшена. Алекс Бобко Директор по маркетингу Дата публикации Дата обновления Время чтения Категория Содержание Основные...
К статьям
Главная мысль: Gen-4.5 — один из лидеров по физически точному движению, но официальная подписка Runway из России часто упирается в карту и регион. В Phygital+ Runway можно использовать без ВПН и платить российской картой. Gen-4.5 вышел 1 декабря 2025; акцент на физике, многошаговых действиях и управлении событиями в кадре. Официально...
К статьям
Главная мысль: Magnific нужен, когда надо не просто увеличить кадр, а обогатить деталь — но прямая подписка Magnific/Freepik из России может упираться в оплату. В Phygital+ апскейл доступен без ВПН и с российской картой. Масштаб 2× / 4× / 8× / 16×, контроль creativity / детали. Официально Magnific живёт в...
К статьям
Директор по маркетингу
Руководитель отдела маркетинга, специализирующийся на обеспечении роста продуктов, в основе которых лежит AI. В компании Phygital+ я отвечаю за привлечение пользователей, поисковую оптимизацию (SEO) и конверсию, а также разрабатываю маркетинговые процессы на базе ИИ, которые помогают команде работать быстрее и масштабироваться более эффективно. Я пишу о практических способах применения генеративного ИИ в реальной маркетинговой деятельности: от разработки промптов до создания автоматизированных контент-пайплайн.
Попробуйте Phygital+ бесплатно. Генерируйте, редактируйте и масштабируйте креативы в одном месте
Российская Федерация
ООО «АЙ-СПЕЙС»
101000 г. Москва, ул. Мясницкая, д. 30/1/2, стр. 2, помещ. 1/Ч
ИНН/КПП 7721481180/770101001
ОГРН 1167746316462 — data
Email: we@phygitalism.com
Правила и условия
Российская Федерация
ООО «АЙ-СПЕЙС»
101000 г. Москва, ул. Мясницкая, д. 30/1/2, стр. 2, помещ. 1/Ч
ИНН/КПП 7721481180/770101001
ОГРН 1167746316462 — data
Email: we@phygitalism.com
Правила и условия
