ALBEF/BLIP/BLIP2/Instruct BLIP/X Instruct BLIP
ALBEF
研究动机
ALBEF之前的一些方式， 视觉分支基本都是基于 dector的方式（检出目标框），如下图所示，由于大量的数据没有标框，因此视觉预训练的受限于dector的检测方式。
创新点
能不能不再采用dector的方式训练视觉分支模型，ALBEF采用了一种新的方式，能够在信息融合之前就对齐图文的特征，即Align Before Fuse
网络结构
- image encoder : ViT
- text encoder: BERT
- multimodal encoder : 通过 CrossAttention进行模态之间的融合
- Momentum Encoder : 输出软分布，有助于过滤图文不太匹配的噪声数据 .（不理解的可以看下何凯明的MoCo系列）
损失函数
通过设计ITC(Image-Text Contrastive) Loss,强制在融合之前对齐特征。 通过设计两个下游任务，图文匹配(Image Text Match，ITM)和 完形填空（Masked Language Modeling, MLM）进行多模态模型的融合。
关键设计：在融合前加入图像-文本对比损失（ITC），强制单模态编码器生成的表示在语义空间对齐（类似CLIP）
BLIP
研究动机
- 对于只有encoder结构的模型，无法做生成（因为没有生成任务）
- 对于 encoder-decoder结构的模型，可以做生成但是不能做检索这种理解式的任务。
- 网络上的图文对包含很多噪声，可能并不是真正的匹配图文对。
网络结构
如图所示，相对于 ALBEF结构，增加了一个decoder的模块，并且把完形填空任务换成了句子生成的任务（Language Model，LM), 并且把Cross Attention换成了Causal Attention，即从Bert形式换成了GPT的形式， 这样就可以进行生成了。 所以现在整个网络结构既有理解又有生成任务，做到了理解和生成的架构统一。
数据策略
BLIP2
研究动机
当前的大模型都是基于 大量数据和大模型参数量下进行训练的， 训练的很慢，能不能改善一下提高训练效率呢？
如果把 image encoder 和 text encoder都冻住不进行更新的话，这俩时间的gap可能会比较大，BLIP2在这两者之间加了一个 小的transformer的结构，即Q-Former，达到了四两拨千斤的效果。
网络结构
如图所示， 这两个框分别表示理解任务和生成任务
第一阶段：Representation Learning
扮演了理解任务，即表征学习阶段， 通过一个 可学习Query和txt作为输入，通过设计 ITC，ITM ，ITGT(基于图像的文本生成)任务，把视觉特征和语言特征对齐，得到学习好的Query (学好后包含了对齐到语言空间的视觉信息)
第二阶段：Generation Learning
把学习好的Query输入到 Decoder中，做生成任务。
Instruct BLIP
参考链接：
https://www.bilibili.com/video/BV15vsueME7J?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=a671b6c09bdc87f50b8d9fbbf85c6245
研究动机
核心问题：传统视觉-语言模型（如BLIP-2）在响应复杂指令时表现局限
（例如：“which picture shows the pizza inside the oven?” 需同时理解空间关系与对象状态）
关键痛点：
视觉特征与语言指令语义割裂：冻结的Image Encoder无法感知任务需求
静态提示输入：LLM接收的视觉特征与当前指令无关
网络结构
视觉特征提取
图像输入预训练且冻结的ViT（例如CLIP-ViT），输出特征向量
基于指令的Q-Former（创新核心）
任务指令（如披萨定位问题）与视觉特征共同输入Q-Former
通过三层交互：
▪ Self-Attention：融合指令语义（理解"inside"的空间关系）
▪ Cross-Attention：筛选与指令相关的视觉特征（聚焦烤箱区域）
▪ Feed Forward：强化任务适配特征表示
LLM交互机制
Q-Former输出的32个动态Token（即软提示）经线性投影后
与指令文本拼接成完整输入：
[任务指令] + [指令感知视觉特征] → LLM
响应生成
冻结的LLM（如FlanT5、Vicuna）基于融合输入生成自然语言响应
（示例输出：“left one” 指向左图中的烤箱披萨）
架构图实例解析（图中披萨定位示例）
当输入指令：
“which picture shows the pizza inside the oven?”
Q-Former的运作流程：
解析指令关键词 → inside（空间关系）， oven（目标容器）
通过Cross-Attention聚焦图像中的烤箱内部区域
输出对比特征：左图（披萨在烤箱内） vs 右图（披萨在台面上）
LLM基于特征对比生成响应 → left one
对比BLIP2
# BLIP-2的静态输入：
visual_prompt = [固定向量] # 与"oven inside"无关# InstructBLIP的动态生成：
if 指令 == "which shows pizza inside oven?":visual_prompt = focus(烤箱区域, 披萨位置) # 输出32个位置敏感Token
BLIP-2典型问题（对比图中披萨定位任务）
问题：“which picture shows the pizza inside the oven?”
可能响应：“left: pizza on counter, right: pizza in oven”（需用户自行判断位置）
InstructBLIP优化响应
指令感知处理： Q-Former过滤"inside oven"相关特征
动态Token突出左图错误/右图正确区域
LLM直接生成：*"right one"*
总结：InstructBLIP的核心突破
将指令语义深度融入视觉特征提取阶段，通过动态软提示实现： “让模型学会根据问题主动寻找视觉证据”
而BLIP-2仅是简单拼接静态图像特征与问题文本。
指标对比
X InstructBLIP
核心动机
解决多模态割裂问题：传统多模态模型需对不同模态数据联合训练（如CLIP），计算成本高且模态扩展性差。
打破模态壁垒：实现图像、音频、视频、3D等异构模态的统一理解和推理，仅通过单模态独立训练即可涌现跨模态能力
网络结构
五种网络对比
参考
-
https://www.bilibili.com/video/BV1uT411q7ef/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=a671b6c09bdc87f50b8d9fbbf85c6245
-
https://www.bilibili.com/video/BV15vsueME7J?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=a671b6c09bdc87f50b8d9fbbf85c6245