Qwen-Image（阿里通义千问）技术浅析（一）

Qwen-Image（阿里通义千问多模态模型）是阿里巴巴推出的视觉-语言多模态大模型，能够理解图像内容并完成复杂的跨模态任务。

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一、核心架构设计

Qwen-Image基于多模态Transformer架构，采用视觉编码器+语言模型的混合设计，核心组件包括：

1. 视觉编码器（Vision Encoder）

   • 使用ViT（Vision Transformer）或改进的Swin Transformer结构；

   • 输入图像被分割为16x16的patch，通过线性投影得到视觉token；

   • 可能采用CLIP预训练权重初始化，增强视觉表征能力。

2. 语言模型（LLM Backbone）

   • 基于Qwen-7B/14B等自研语言模型架构；

   • 支持中英双语，扩展了视觉语义理解的特殊token。

3. 跨模态连接器（Adapter）

   • 可训练模块：将视觉token映射到语言模型语义空间。

   • 采用：

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