【深度学习新浪潮】视觉与多模态大模型文字生成技术研究进展与产品实践

一、研究进展

1. 跨模态架构创新

   • 原生多模态模型：微软KOSMOS系列通过统一框架支持文本、图像、语音等多模态输入输出，实现跨模态推理与迁移。例如，KOSMOS-2.5可处理文本密集图像，生成结构化文本描述，并通过重采样模块优化视觉与语言的对齐。
   • 混合专家架构：第三代模型（如DeepSeek R1）采用动态门控机制，根据任务需求激活特定领域子模型，显著提升复杂指令处理能力，尤其在透明材质反光、动态模糊等细节渲染上达到专业级物理仿真度。
   • GPT-4o的突破：通过统一多模态框架与O200K标记器优化，实现文本与图像生成的深度耦合，支持16个以上文字块的复杂图像生成，单图生成时间压缩至15秒内，并支持多轮迭代修改。

2. 语义理解与生成协同优化

   • 知识图谱增强：通过引入领域本体库（如建筑、医