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在视觉与语言多模态任务中，如视觉问答（VQA）、图像描述生成等，模型需要同时理解图像内容和用户提出的问题，并进行推理和回答。传统的视觉-语言模型通常采用“两阶段”结构：先通过视觉编码器提取图像特征，再结合问题文本，由大语言模型（LLM）完成最终的回答生成。然而，这种设计存在一个关键问题——视觉编码过程是独立于用户提问内容的 ，也就是说，无论问题是关于图像中的什么内容，视觉编码器都会以相同的方式提取图像特征，导致视觉特征可能无法聚焦于问题所关注的关键区域。

为了解决这一问题，2024年CVPR发表的一篇论文《Question Aware Vision Transformer for Multimodal Reasoning 》提出了 QA-ViT（Question-Aware Vision Transformer） ，一种全新的视觉编码方法。该方法将“问题感知”机制直接嵌入到视觉编码器（ViT）中，使得视觉特征能够根据当前问题动态调整，专注于图像中最相关的部分，从而显著提升多模态推理的效果。

QA-ViT 的核心思想在于：在不修改原有视觉编码器参数的前提下，将问题信息引入 ViT 的注意力机制中，实现跨模态融合 。其创新点包括两个主要模块：Question Encoding（问题编码） 和 Question Fusing（问题融合） ，分别负责将问题文本编码为可融合表示，并通过冻结的自注意力机制将其注入视觉编码过程。最终输出的视觉特征具有“问题意识”，能更好地服务于下游的多模态任务。

接下来，我们将深入解析 QA-ViT 的架构设计、核心模块及其工作原理，帮助你全面理解这项多模态建模的新进展。

QA-ViT：使视觉编码器对用户查询（如图片相关问题）敏感的方法，通过结合问题意识到视觉编码器中以提升多模态推理的性能

ViT：Visual Transformer

其主要的组成部分包括：

1. Embedding 层
2. Transformer Encoder
3. MLP Head

其主要的步骤为：

1. 将一张图片分成多个patches

   将输入为[H,W,C]的图像数据，通过一个Embedding层进行变换。首先将一张图片按给定大小进行划分，代码上直接一个卷积层，可以把图片分为多个块。

2. 将这些Patches进行铺平

   将Patches摆成类似文本一样的序列结构。

3. 线性映射到低维空间
4. 添加embedding编码信息
5. 将图像序列送入标准的Transformer encoder中去
6. 预训练
7. 下游任务数据集微调
   

QA-ViT

在视觉编码器（ViT）加入了Question Fusing模块，同时将$F_{VQ}$和$Q$都传入LLM中，进而完成VQA任务。

论文在Abstract部分是这么写的：
视觉大模型往往由下面几个部分组成：

1. Vision encoder：视觉编码器
2. LLM：大语言模型，用于VQA，Captioning等任务
3. Projection model：视觉特征转换到文本特征空间，用于特征融合。
   论文抓住的疼点在于：视觉编码过程仍然与用户查询无关，通常以与图像相关的问题的形式出现。因此，生成的视觉特征可能无法与图像的特定于查询的元素进行最佳调整。

所以QA-ViT的提出，将问题感知直接嵌入到视觉编码器中。这种集成会产生动态视觉特征，专注于与所提出问题相关的图像方面。QA-ViT 与模型无关，可以有效地集成到任何 VL 架构中。广泛的实验证明了将我们的方法应用于各种多模态架构的有效性，从而在不同任务中实现持续改进，并展示了其在增强视觉和场景文本理解方面的潜力。

整体架构的关键就是中间的橙色部分：

首先原本的结构中$Q$只用于输入LLM，LLM根据视觉模块的内容进行回复。

Question Encoding

在QA-ViT的结构中，$Q$首先编码为$F_Q$，然后通过Fusing模块与视觉融合成$F_{VQ}$，然后输出到LLM中。

作者的Question Encodeing模块使用了LLM的Encoder模块进行编码，更好的融合，得到向量$F_Q^{\prime }$，然后将$F_Q^{\prime }$通过一个投影模块投影到视觉模型的视觉空间中，便于在视觉Transformer中融合问题信息（这里是一个逐层MLP）

Question Fusing

1. 将经过投影的问题特征 $F_Q\in {\mathbb{R}}^{K\times C}$ 与视觉特征 $F_V\in {\mathbb{R}}^{M\times C}$ 在序列维度上拼接；
2. 利用 ViT 中已有的自注意力机制（self-attention）进行跨模态交互；
3. 提取仅对应视觉部分的注意力输出，作为融合后的问题感知视觉特征 $F_{VQ}^{\prime }$；
4. 使用一个可学习的门控机制（gated projection）进一步微调融合后的特征，得到最终的 $F_{VQ}$。

具体步骤如下：

• 输入：
  • 视觉特征 $F_V$：来自 ViT 某一层的输出，大小为 $M\times C$，其中 $M$ 是 patch 数量，$C$ 是通道数；
  • 文本特征 $F_Q$：来自 Question Encoding 阶段的输出，大小为 $K\times C$。
• 操作：将两者拼接成一个新的输入序列：
  $$\text{concat}(F_V,F_Q)\in {\mathbb{R}}^{(M+K)\times C}$$
• 接下来，使用 ViT 原生的 冻结的自注意力层（frozen self-attention layer） 来处理这个拼接后的序列。
• 注意力机制会计算所有 token（包括图像 patch 和问题 token）之间的相关性，从而实现跨模态注意力（cross-modal attention）。
• 输出结果仍然是一个长度为 $M+K$ 的序列。

📌 因为 ViT 是冻结的，所以这里只利用其注意力机制，并不更新它的参数。

• 从注意力输出中，只保留前 $M$ 个 token，也就是与视觉特征对应的输出，记作：
  $$F_{VQ}^{\prime }=\text{Attention}(\text{concat}(F_V,F_Q))[0:M]$$

📌 这一步的关键在于：虽然问题 token 被用于注意力计算，但最终只保留了图像 token 的输出，这些输出已经“看到了”问题内容，因此具备了问题感知能力。

为了更稳定地融合信息并避免破坏原有视觉结构，作者设计了一个并行的可学习门控模块：

$$F_{VQ}=P(F_{VQ}^{\prime })+P_g(F_{VQ}^{\prime })\cdot \tanh (\beta )$$

其中：

• $P$ 是 ViT 原来的投影头（projection head）；
• $P_g$ 是新增的一个小的可训练投影层；
• $\beta$ 是一个可学习的标量参数，初始化为 0，控制新信息的注入强度；
• 使用 $\tanh (\beta )$ 可以让初始阶段几乎不改变原有输出（因为 tanh(0)=0），随着训练逐渐开启新路径，提升稳定性。