本文讨论了多模态生成模型的学习标准，介绍了混合专家多模态变分自编码器（MMVAE）和多模态蒙版自动编码器（UniM$^2$AE），并展示了它们在图像-语言数据集上的应用效果。同时，提出了基于变分自编码器的多模态学习方法和自监督学习模型，强调了在多模态数据处理中的性能提升。

本文介绍了学习多模态生成模型的四个判定标准，并提出了一种混合专家多模态变分自编码器（MMVAE），用于学习不同模态的生成模型。该模型在图像-语言数据集上展示了其实现四个标准的能力，包括质量和数量两方面的定性和定量分析。