AI 知识库Multimodal
多模态大模型结合视觉、文本等多种模态信息，是 AI 向通用智能迈进的重要一步。
核心技术框架
LLaVA 框架
- 前往: LLaVA 框架
- 视觉指令调优开创
- ViT + 投影层 + LLM 架构
- CLIP 基础技术详解
- 复现项目实践指导
QwenVL 系列
- 前往: QwenVL 系列
- 中文多模态大模型标杆
- Qwen2.5-VL 技术创新
- 微调复现实践教程
- 源码解读与简化实践
ViT 视觉编码器
- 前往: ViT 视觉编码器
- Vision Transformer 原理
- 模型压缩与优化技术
- Token 合并策略研究
- 学习笔记资源整理
MLLM 多模态大模型
- 前往: MLLM 多模态大模型
- 主流模型技术对比
- 细粒度感知技术
- 长视频理解方案
- 多轮对话交互设计
视频大模型
- 前往: 视频大模型
- 时空建模技术挑战
- 长视频理解问题
- 多粒度理解方案
- 实时处理技术
多模态课程
- 前往: 多模态课程
- 理论基础与实践结合
- 模态对齐与融合技术
- 协同学习方法
技术发展脉络
架构演进
单模态模型 → 简单多模态融合 → 深度跨模态对齐 → 统一多模态架构关键突破
- CLIP：对比学习跨模态预训练
- LLaVA：视觉指令调优范式
- QwenVL：中文多模态能力
- Qwen2.5-VL：长视频与动态分辨率
学习路径
初学者路线
- 视觉基础：计算机视觉基本概念
- CLIP 理解：跨模态对比学习原理
- LLaVA 入门：多模态框架基础
- 简单应用：图像描述与问答
进阶开发
- 架构深入：多模态模型设计原理
- QwenVL 实践：工业级模型微调
- 性能优化：推理加速与模型压缩
- 创新应用：复杂任务开发
重要概念
跨模态对齐
- 语义对齐：不同模态语义映射
- 时序对齐：视频/音频时间同步
- 空间对齐：图像区域与文本对齐
融合策略
- 早期融合：特征级融合
- 晚期融合：决策级融合
- 深度融合：多层交互融合
指令调优
- 视觉指令：基于图像的任务指令
- 多轮对话：连续多模态交互
- 任务泛化：跨任务能力迁移
应用场景
内容理解
- 图像/视频描述生成
- 多模态问答系统
- 文档智能分析
- 场景理解推理
创作辅助
- 图文内容创作
- 视频脚本生成
- 设计灵感提供
- 营销素材制作
教育培训
- 可视化教学辅导
- 个性化学习指导
- 作业批改助手
- 知识图谱构建
工业应用
- 质量检测分拣
- 监控视频理解
- 医疗影像分析
- 自动驾驶感知
技术挑战与方向
核心难题
- 模态差异：表示鸿沟
- 数据对齐：高质量配对数据
- 计算复杂：训练/推理开销
- 泛化能力：跨域/跨任务泛化
解决方向
- 更好预训练：大规模自监督
- 高效架构：轻量化多模态模型
- 数据增强：合成与扩充
- 持续学习：增量学习与适应
发展趋势
- 模型统一化：更统一的多模态架构
- 效率优化：降低开销，提升速度
- 能力泛化：跨模态/跨任务泛化
- 实时交互：支持实时多模态交互
- 边缘部署：适配移动与边缘设备
💡 学习建议：从 CLIP 和 LLaVA 入手，逐步深入最新进展；重视动手实践与应用开发。