圖像LLM是怎么工作

圖像LLM（多模態大語言模型）的核心是將圖像轉化為語言模型能理解的“語言”，并與文本深度融合。以下結合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型，通過具體例子說明其工作機制：

一、圖像→特征向量：從像素到“密碼”

例子：識別“戴墨鏡的貓”

1. 視覺編碼器提取特征

   • 使用ResNet或ViT（Vision Transformer）作為圖像編碼器，將圖片分解為局部像素塊（如16x16像素）。
   • 每個像素塊通過多層卷積或自注意力機制，生成包含顏色、紋理、邊緣等信息的特征向量（如1024維數字串）。
   • 最終，整幅圖像被濃縮為一個全局特征向量（類似“圖像指紋”）。

2. 特征對齊語言空間

   • 例如CLIP模型，通過對比學習將圖像特征與文本特征映射到同一空間：
     • 輸入圖像“戴墨鏡的貓”和文本“a cat wearing sunglasses”，模型計算兩者特征的余弦相似度，若相似度高則視為匹配