多模态 AI 实战：使用视觉、音频与视频模型构建应用
AI 不再局限于文本。2026 年，领先的模型可以看图像、听音频、用自然声音说话、生成视频片段——通常在单次 API 调用中完成。本教程介绍当前可用的主要多模态能力，展示如何在真实应用中组合它们，并推荐每种模态的最佳工具。
作者：AI Resource Hub
2026 年的多模态全景
现代 AI API 现在覆盖四大模态：文本（LLM）、视觉（图像理解与生成）、音频（语音转文字、文字转语音、音乐）和视频（文本/图像转视频）。OpenAI、Google 和 Anthropic 等提供商提供在单一端点中跨越多种模态的模型——例如 GPT-4o 可以在一次对话中处理文本、图像和音频。
视觉：理解与生成图像
视觉能力分为两个方向：理解（将图像发送给模型并提问）和生成（从文本提示创建图像）。理解方面，GPT-4o、Claude 和 Gemini 都支持图像输入——你可以发送照片、截图、图表或文档，让模型描述、提取数据或推理内容。
图像生成方面，领先选项包括：Midjourney（艺术质量）、DALL·E 3 / GPT-4o（提示词遵循）、Ideogram（图中文字）和 Stable Diffusion / ComfyUI（完全控制）。查看我们的「生成图像」用例获取精选对比。
音频与视频：语音、音乐与片段
音频 AI 有三个主要用途：语音转文字（转录）、文字转语音（合成）和音乐生成。Whisper 和 OpenAI Speech API 领先转录；ElevenLabs 和 OpenAI TTS 生成自然声音；Suno 和 Udio 从文本生成完整歌曲。视频方面，Sora、Runway Gen-3、Kling 和 Pika 将文本或图像变成短视频片段，HeyGen 和 Synthesia 创建数字人口播视频。
想动手试试？查看我们的「创作音乐与音频」用例获取精选工具推荐，或「生成视频」用例获取视频工具的并排对比。想了解底层概念，我们的「LLM 入门」教程覆盖了基础知识。