除了CLIP，许多其他流行的视觉-语言模型框架相继出现。这些模型旨在弥合视觉数据和文本数据之间的差距，使得图像标题生成、视觉问答和多模态搜索等各种应用成为可能。一些值得注意的例子包括BLIP（引导语言-图像预训练）、ALIGN（大规模图像和噪声文本）以及Florence。
BLIP专注于通过一种称为引导的方法来改善图像与文本之间的互动。它首先建立一个视觉表示，然后通过精细的训练过程将其与文本数据对齐。该模型在为图像生成连贯的标题和根据视觉输入回答问题方面显示出了良好的效果。BLIP的主要优势在于其调整表示的能力，使其能够适应视觉-语言领域的各种任务。
ALIGN是另一个有影响力的框架，它利用结合图像和噪声文本描述的大规模数据集。通过在这个多样化的数据集上进行训练，ALIGN有效地学习了将图像与其相应的文本描述关联起来。其架构旨在优化涉及这两种模态的任务的性能，如将图像与文本匹配及反向匹配。这种方法使ALIGN能够建立对视觉和语言元素的强大理解，增强了其在需要同时解释这两种信息形式的应用中的实用性。
Florence也正在作为一个综合性的视觉-语言模型获得关注。它整合了视觉和文本输入，同时注重计算效率。Florence的设计使其能够在多种数据集上进行预训练，使其在从目标识别到视觉推理等不同任务中高度通用。通过简化其架构，Florence试图在保持高性能的同时减少计算负担，从而成为开发人员在现实应用中工作的实用选择。这些框架以及其他框架继续扩展视觉-语言模型的能力，为开发人员提供了一系列工具，以增强多模态项目。