\parinterval 在文本翻译中引入图像信息是最典型的多模态机器翻译任务。虽然多模态机器翻译还是一种从源语言文本到目标语言文本的转换，但是在转换的过程中，融入了其他模态的信息减少了歧义的产生。例如前文提到的通过与源语言相关的图像信息，将“A medium sized child jumps off of a dusty bank”中“bank”翻译为“河岸”而不是“银行”，因为图像中出现了河床，因此“bank”的歧义大大降低。换句话说，对于同一图像或者视觉场景的描述，源语言和目标语言描述的信息是一致的，只不过，体现在不同语言上会有表达方法上的差异。那么，图像就会存在一些源语言和目标语言的隐含对齐“约束”，而这种“约束”可以捕捉语言中不易表达的隐含信息。
\parinterval 在文本翻译中引入图像信息是最典型的多模态机器翻译任务。虽然多模态机器翻译还是一种从源语言文本到目标语言文本的转换，但是在转换的过程中，融入了其他模态的信息减少了歧义的产生。例如前文提到的通过与源语言相关的图像信息，将“A medium sized child jumps off of a dusty bank”中“bank”翻译为“河岸”而不是“银行”，因为图像中出现了河床，因此“bank”的歧义大大降低。换句话说，对于同一图像或者视觉场景的描述，源语言和目标语言描述的信息是一致的，只不过，体现在不同语言上会有表达方法上的差异。那么，图像就会存在一些源语言和目标语言的隐含对齐“约束”，而这种“约束”可以捕捉语言中不易表达的隐含信息。
\parinterval 图像到文本的转换也可以看作是广义上的翻译，简单来说，就是把图像作为了源语言的唯一输入，而输出是文本。其中，图像描述生成是最典型的图像到文本的翻译任务（{\color{red} 引用：Automatic Description Generation from Images: A Survey of Models, Datasets, and Evaluation Measures}）。虽然，这部分内容并不是本书的重点，不过为了保证多模态翻译内容的完整性，这里对相关技术进行简要介绍。图像描述有时也被称作图说话、图像字幕生成，它在图像检索、智能导盲、人机交互等领域有着广泛的应用场景。
