开源的多模态模型是指可以在多个模态（如文本、图像、音频等）之间进行转换和理解的模型。这些模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有广泛的应用。以下是一些常见的开源多模态模型：
1. Vision Transformers：这是一个由Facebook AI研究团队开发的开源框架，用于将文本描述转换为图像，并从图像中提取信息。它支持多种任务，如物体检测、语义分割等。
2. Transformers for Multimodality：这是一个由Google Brain团队开发的开源框架，旨在为多模态任务提供通用的Transformer架构。它支持将文本描述转换为图像，并从图像中提取信息，同时还可以处理音频和视频数据。
3. Transformers for Visual Representation Learning：这是一个由微软研究院开发的开源框架，旨在通过学习图像特征来生成高质量的文本描述。它支持多种任务，如物体检测、语义分割等。
4. Transformers for Audio-Visual Representation Learning：这是一个由OpenAI开发的开源框架，旨在通过学习音频和视频数据来生成高质量的文本描述。它支持多种任务，如音频标注、视频分类等。
5. Transformers for Multimodal Image Captioning：这是一个由Facebook AI Research团队开发的开源框架，旨在为图像字幕任务提供通用的Transformer架构。它支持将文本描述转换为图像，并从图像中提取信息。
6. Transformers for Speech and Images：这是一个由Microsoft Research开发的开源框架，旨在将音频和图像数据结合使用，以生成高质量的文本描述。它支持多种任务，如语音到文本、图片到文本等。
7. Transformers for Multimodal Spatial Representation Learning：这是一个由NVIDIA AI Research Team开发的开源框架，旨在通过学习空间数据（如3D点云、地形图等）来生成高质量的文本描述。它支持多种任务，如三维重建、地理信息分析等。
8. Transformers for Multimodal Video Captioning：这是一个由NVIDIA AI Research Team开发的开源框架，旨在为视频字幕任务提供通用的Transformer架构。它支持将文本描述转换为视频，并从视频中提取信息。
9. Transformers for Multimodal Graph Representation Learning：这是一个由Facebook AI Research团队开发的开源框架，旨在通过学习图形数据（如社交网络图谱、交通网络等）来生成高质量的文本描述。它支持多种任务，如节点分类、路径推荐等。
10. Transformers for Multimodal Object Recognition：这是一个由Facebook AI Research团队开发的开源框架，旨在通过学习不同模态的数据（如图像、视频、音频等）来实现跨模态对象识别。它支持多种任务，如目标检测、语义分割等。
这些开源多模态模型都在不断发展和改进中，为研究人员和开发者提供了丰富的资源和工具，有助于推动多模态领域的发展。
