【深度学习新浪潮】多模态大模型在图像理解领域的技术进展与实践

引言

近年来，多模态大模型（Multimodal Large Models）在图像理解领域取得了突破性进展，实现了从传统计算机视觉任务到跨模态语义理解的跨越式发展。本文将系统梳理多模态大模型在图像理解方面的关键技术进展，并通过代码实践展示其应用方式。

多模态大模型图像理解的核心进展

1. 统一的跨模态表示学习

传统方法中，图像和文本通常采用各自独立的特征提取器，而现代多模态大模型通过统一的Transformer架构实现了图像与文本的深度语义对齐。典型代表包括CLIP、ALBEF和BLIP等模型，它们通过对比学习（Contrastive Learning）实现了跨模态语义空间的构建。

2. 零样本迁移能力

多模态大模型展现出强大的零样本学习能力，能够理解未在训练集中出现的新概念。这种能力源于模型在大规模跨模态数据上学习到的通用语义表示，使其可以直接迁移到新任务而无需额外训练。

3. 细粒度视觉-语言理解

最新模型如FLAVA、BLIP-2和LLaVA等实现了更精细的视觉-语言交互，能够理解图像中的细节信息并与文本描述精确对应，支持视觉问答（VQA）、图像描述生成（I