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?專欄介紹： 本作者推出全新系列《深入淺出多模態》專欄，具體章節如導圖所示（導圖后續更新），將分別從各個多模態模型的概念、經典模型、創新點、論文綜述、發展方向、數據集等各種角度展開詳細介紹，歡迎大家關注。
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💻文章目錄
《深入淺出多模態》（一）：多模態模型論文最全總結
《深入淺出多模態》（二）：多模態任務應用與背景
《深入淺出多模態》（三）：多模態任務前言知識
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：CLIP
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：ALBEF
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：BLIP
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：BLIP2
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：MiniGPTv4
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：InstructBLIP
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：LLava系列
《深入淺出多模態》之多模態經典模型：Flamingo系列（本篇）
👨?💻導讀： 本文為《深入淺出多模態》系列：多模態經典模型 Flamingo系列詳解。本文將從論文精讀、訓練數據、核心結構、開源代碼、評測結果、部署方式等多個角度逐一展開，適合多模態領域入門用戶、開發者與研究者參考與使用。
傳統多模態模型總結
?Flamingo 系列（DeepMind）
Flamingo簡介：
Flamingo是由DeepMind（Google DeepMind）提出的一系列強大的多模態（視覺-語言）大模型，首次于2022年4月發布。Flamingo系列模型設計的目標是“更少樣本（few-shot）”和“零樣本（zero-shot）”場景下，實現高效的視覺與語言任務統一理解和推理，成為多模態大模型領域的重要里程碑之一。
**目標：**構建可泛化的視覺語言對話模型，支持few-shot 與 zero-shot 多模態任務。
paper : Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
code : https://github.com/lucidrains/flamingo-pytorch，2022年4月
| 特點 | 說明 |
|---|---|
| 可插拔視覺語言模塊 | 無需大規模重訓，視覺模塊可靈活接入語言大模型（如Chinchilla） |
| Perceiver Resampler | 將視覺 token 從 CLIP 中降維成少量稠密 token，減輕LLM輸入負擔 |
| 支持連續對話場景 | 實現圖文混合輸入輸出，適配如圖文問答、視頻理解、對話等 |
| Few-shot 強泛化能力 | 僅用幾個演示樣例即可解決新任務，強調通用性和靈活性 |
一、Flamingo 系列發展脈絡
1. Flamingo (2022) - 首個版本
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論文：Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
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發布時間：2022年4月
-
核心目標：
- 讓大模型在視覺-語言任務上具備強大的適應能力，能在極少樣本甚至零樣本下完成復雜視覺-語言推理。
- 模型無需針對每個新任務特定微調，只需給出少量“上下文示例”（prompting）即可直接泛化。
-
模型結構：
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關鍵創新：
- 模塊化架構：將大型預訓練語言模型（如Chinchilla, Gopher）與凍結的視覺編碼器（如Perceiver Resampler, Frozen ViT）通過特定的多模態交互層（Perceiver Resampler+Cross-Attention）無縫耦合。
- 少樣本泛化：通過上下文學習（In-Context Learning），模型能在未見過的新任務上，僅靠少量樣本展示即可獲得優異表現。
- 端到端訓練：視覺和語言部分聯合訓練，但底層基礎模型參數可凍結，提升訓練效率和通用性。
-
主要能力：
- 圖像-文本理解（如圖片問答）
- 圖文推理
- 多輪視覺-語言對話
- 視頻多模態任務（后續擴展）
2. Flamingo V2 / Flamingo-2 (2024)
- 論文：Flamingo-2: Advancing Open Multimodal AI
- 發布時間：2024年
- 核心進展：
- 開放權重：Flamingo-2及其微調權重部分開源，推動社區多模態AI發展。
- 大規模數據訓練：在更大規模的圖文/視頻數據上訓練，進一步提升泛化能力。
- 更高性能：在VQA、視覺推理、圖像描述等任務上已超越同期眾多多模態模型。
- 更強視頻能力：Flamingo-2原生支持視頻輸入，能處理視頻-文本多模態任務。
- 主要能力：
- 圖片、視頻與文本的統一理解與生成
- 視頻問答、多模態推理
- 更強的少樣本/零樣本泛化能力
3. 衍生與影響
- Flamingo的架構思想影響了后續一系列多模態大模型（如LLaVA、MiniGPT-4、OpenFlamingo等）。
- OpenFlamingo是社區復現和開放的Flamingo變體，方便學術與工業實驗。
二、Flamingo模型技術細節
1. 整體架構
- 視覺編碼器：通常為Frozen ViT（Vision Transformer），將圖片/視頻幀編碼為視覺特征。
- Perceiver Resampler：對視覺特征進行降維和重采樣，適配下游Transformer模型。
- 語言模型：大規模預訓練LM（如Chinchilla、Gopher），專注于文本理解與生成。
- 交互層（Cross-attention）：連接視覺特征與語言模型，通過交叉注意力機制實現多模態融合。
- 端到端結構：整體通過聯合訓練實現視覺-語言高效對齊。
2. Few-shot/Zero-shot Prompting
- Flamingo支持用戶以“方式示例+任務輸入”的方式（prompt）靈活適配新任務，無需微調。
- 例如：給定幾組圖片+文本問答對作為示例，“In-context learning”能力使模型快速適應新任務。
3. 多模態輸入輸出
- 支持單圖、多圖、視頻幀+文本混合輸入，輸出為文本（如描述、推理、回答等）。
三、Flamingo代表任務與表現
- 視覺問答（VQA）：在多種VQA數據集上實現SOTA或接近SOTA表現。
- 圖片描述（Captioning）：生成自然語言描述圖片內容，表現優異。
- 視覺常識推理：如OK-VQA、ScienceQA等復雜推理任務。
- 多輪多模態對話：支持連續圖片/文本對話場景。
- 視頻問答：Flamingo-2原生支持，能理解并推理視頻內容。
下游任務能力：
Flamingo 在多個多模態任務中表現出色，包括：
🖼? 圖像問答（VQA）
📄 圖像字幕生成
📹 視頻QA與事件理解
📊 科學圖表問答
💬 圖文多輪對話
四、Flamingo 與其他多模態大模型比較
| 模型 | 公司 | 支持模態 | Few-shot能力 | 視頻輸入 | 開源情況 |
|---|---|---|---|---|---|
| Flamingo | DeepMind | 圖像+文本(+視頻) | 極強 | 是（V2） | V2部分權重開源 |
| Kosmos | 微軟 | 圖像+文本 | 強 | 否 | 部分開源 |
| LLaVA | 社區 | 圖像+文本 | 強 | 否 | 開源 |
| GPT-4V | OpenAI | 圖像+文本 | 強 | 否 | 閉源 |
| Gemini | 圖像+文本(+音頻) | 極強 | 是 | 閉源 |
五、總結
Flamingo系列通過創新的視覺-語言融合架構和強大的上下文學習能力，極大推動了多模態大模型在少樣本/零樣本場景下的泛化能力，是多模態AI領域的重要里程碑。其開放性和高性能，推動了學術界和產業界多模態AI的快速發展和普及。
