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【源头活水】多模态模型架构的演变
该研究独特地识别并表征了当今多模态领域中四种流行的多模态模型架构模式。通过对模型进行架构类型的系统分类，有助于监测多模态领域的发展。 与近期提供多模态架构一般信息的综述论文不同，本研究对架构细节进行了全面探索，并识别出四种特定的架构类型。这些类型根据各自将多模态输入整合到深度神经网络模型中的方法进行区分。 大量研究使得有效监测模型架构的进展和识别新兴的下一代多模态模型设计趋势变得具有挑战性。我们审视了当前最先进的多模态模型的现状，并根据将输入融合到深度神经网络中的方法，识别了不同的多模态模型架构。 多模态模型架构：分类法 通过各种方法将多模态输入融合到深度神经网络中，产生了一系列的架构配置。本文分析了具有混合模态的模型架构，并根据模态融合将其分为四种不同的类型。 每种多模态模型架构类型的优缺点在第4节中列出。 下一代多模态架构 本节探讨了具有多模态输入和多模态输出的多模态模型。目前存在大量将任意输入模态转化为文本模态输出的模型。
87810编辑于 2024-06-05 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
腾讯 AI Lab 发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models》，整理归纳了现在多模态大模型的整体架构设计方向 多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 以下是多模态大模型预训练的核心架构组件：1.模态特定的编码器（Modality-Specific Encoders）· 文本编码器：负责将文本数据转换为向量表示，通常采用Transformer或BERT 架构。
5.7K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏算法一只狗
大模型多模态统一架构全景
我们首先先来看看目前常规主流的大模型是怎么统一多模态的MLLM模型常见架构 ● 模态编码器（Modality Encoder）：将多模态的数据编码成向量空间特征，该模块通常是单独进行预训练的，典型的方法有基于 token和多模态的特征输入。 ● 模态生成器（Modality Generator）：多模态的生成器，最终输出多模态的结果如图像、语音、视频等。 慢慢的，就演变成主流的大模型基本都是用这一套类似的架构进行有效的对齐和压缩。比如qwen-vl 模型的训练，用的也是类似的架构，然后采用了多步进行多模态对齐。 这些差异背后的核心，依旧是工程取舍与目标任务差异就像Qwen-VL、Video-ChatGPT、CogVLM、InternVL这些多模态大模型的实践所证明的那样： “没有最优架构，只有最适合当前任务和数据的架构
1.3K20编辑于 2025-07-05 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 多模态分类模型：训练一个分类器，输入为多模态特征，输出为意图标签。 LLM 直接判断：利用 GPT-4V 等具备视觉能力的模型，直接分析多模态输入并输出意图。 增强可扩展性：新增功能只需添加新的 Agent，无需修改整体架构。 8.2 系统架构设计 采用“多 Agent + 多模态感知 + 工具调用”的架构，主要模块包括： 多模态感知模块：处理用户上传的图片和输入的文字。
53010编辑于 2026-01-15- 来自专栏新智元
多模态如何自监督？爱丁堡等最新「自监督多模态学习」综述：目标函数、数据对齐和模型架构
最后，回顾了模型架构，包括编码器、融合模块和解码器的设计，这些是SSML方法的重要组成部分。 我们沿着三个正交的轴分解各种方法：目标函数、数据对齐和模型架构。这些坐标轴对应于自监督学习算法的特点和多模态数据所需的具体考虑。图1提供了拟议分类法的概述。 多模态自监督所特有的是多模态数据配对的问题。 我们也检查具有特定解码器设计的架构，并讨论这些设计选择的影响。 最相关的综述是[17]，但它更侧重于时间数据，忽略了对齐和架构的多模态自监督的关键考虑因素。相比之下，我们提供了一个全面和最新的SSML算法综述，并提供了一个涵盖算法、数据和架构的新分类法。 2.
86820编辑于 2023-05-09 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
32910编辑于 2026-01-20- 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 建议的模型使用基于图谱神经网络 （GNN) 的架构来模拟对话中的复杂关系（本地和全局信息）。 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
32810编辑于 2024-12-05 - 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 Transformer自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据 ，同时也更加注重多模态的内容理解。 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language
3.1K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
进而，根据机器对多模态信息的认知模式，从多模态关联，跨模态生成和多模态协同这 三个方面对现有方法进行了梳理与总结，系统地分析了其中的关键问题与解决方案。 作为多模态认知计算的三条主 线，多模态关联，跨模态生成和多模态协同是提升机器认知能力的有效途径，已成为国内外科研人员密切关注的研究热点。 本文的组织框架如下：第二节，介绍了多模态关联任务的发展现状，分为多模态对齐，多模态感知和多模态检索三个部分，并进行分析与讨论；第三节，介绍了跨模态生成任务中的跨模态合成和跨模态转换方法，并进行分析与讨论 本节从多模态对齐，多模态关联和多模态检索三方面阐述多模态关联相关工作。其中，多模态对齐是一类基础性需求，如图像区域内容和文字词汇的语义对齐，视觉唇部运动与语音声素之间的时间对齐等。 对于多模态认知计算而言，构建有效架构是提高多模态感知能力的关键一环。 本文认为，可构建以“元模态”为核心的模态交互网络，学习与特定模态类型无关的内在属性，从而最大化关联与对齐不同的模态语义内容。
96130编辑于 2022-12-27 - 来自专栏素质云笔记
多模态＋Recorder︱多模态循环网络的图像文本互匹配
为了验证提出的选择式多模态循环神经网络的有效性，我们测试了该模型衍生出的多种网络结构，并在两个公开多模态数据库(Flickr30k和Microsoft COCO)上与当前最好方法进行了对比。 其中总体架构如下图所示： 该模型主要由四部分组成，用于图像特征提取的 CNN_I，用于自然语言建模的 CNN_L，用于结合 CNN_I 和 CNN_L 信息的多模态层 M，和一个用于单词序列预测的递归神经网络 所提出的选择式多模态循环网络是一个动态模型，在每一时间步，它利用基于上下文的多模态注意机制选择图像文本中语义上相同的目标和词语，并计算其相似性作为图像文本的局部相似性，然后进行序列化融合得到全局相似性。 考虑到草图与自然图像可能存在多视角的特征表达，且不同的视角作用差异较大，我们提出了一种基于视角选择的多视角跨模态匹配算法。 多模态搜索 网络上充斥着来自不同数据源的多模态多媒体数据；因此，亟需能够适应各种模态的信息检索系统，例如，在搜索“Dunkirk”电影时，应返回影评的相关文本数据、包含相关视频片段的视频数据、以及相关音频数据
2.8K20发布于 2019-05-26 - 来自专栏技术汇总专栏
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化 随着人工智能的发展，文本与图像等多模态数据的统一建模成为研究热点。 本文将从原理、架构、实现细节到实验效果，深入解析一个简化版的统一多模态 Transformer 模型的构建过程。 二、模型架构设计：统一多模态 Transformer 框架 统一多模态 Transformer 的核心思想是使用一个共享的 Transformer 架构，同时接受文本和图像输入，并在早期或中期进行模态交互 我们首先分析了传统多模态模型在参数共享、模态对齐和泛化能力方面的不足，并引出统一架构的必要性。 在多模态 AI 向通用人工智能（AGI）演进的背景下，统一多模态 Transformer 代表了一种具备高度兼容性与泛化能力的建模范式，值得进一步深入研究与优化落地。
64610编辑于 2025-07-22 多模态数据湖仓：AI团队正在迁移的架构详解
多模态数据湖仓的崛起LanceDB将Lance格式提升为多模态数据湖仓，这是一个旨在整合复杂数据类型（包括视频、音频、3D模型和嵌入向量）以及传统表格记录的架构范式。 多模态AI打破了传统数据湖的假设：数据行变得庞大，访问是随机的，而GPU无法等待批处理时代的存储。其他多模态数据管理系统LanceDB并非孤立存在。 为多模态AI定义数据基础设施的竞赛催生了其他架构，每种架构都针对延迟、吞吐量或工作流编排中的特定瓶颈。 与PARK栈的协同总而言之，Lance（格式）和LanceDB（多模态湖仓）正在成为一个成熟且经过验证的平台，适用于那些希望为多模态AI获得通用数据层的团队。 对于大多数团队来说，主要的架构问题是“多模态湖仓如何适应我的AI平台的其余部分？”一个有用的视角是PARK栈：PyTorch、前沿AI模型、Ray和Kubernetes。
58210编辑于 2026-01-09技术拆解：Infoseek 舆情系统的多模态架构与实战落地
字节探索 Infoseek 依托 Deepseek 大模型与分布式架构，构建了 “全域采集 - 智能解析 - 精准处置 - 合规复盘” 的全链路技术体系，从底层解决舆情处理的核心痛点，本文从技术视角拆解其核心架构与落地实践 一、核心技术架构：三层体系支撑全链路能力1. 数据层：全域多模态采集覆盖 8000 万 + 信息源，包括短视频、私域社群、海外平台等，支持文本、视频、音频、图片全形态解析。 算法层：AI 驱动智能决策多模态解析技术：视频采用 CNN 视觉提取 + OCR 识别，音频通过字节自研 ASR 转写（延迟＜100ms），图片依托 YOLO 目标检测，解析准确率 99.2%。 语义理解模型：BERT+BiLSTM+Attention 混合架构，细粒度识别 32 种情绪，情感分析准确率达 94.7%，远超行业平均水平。 多模态舆情监测接口调用def multimodal_monitor(keywords, source_types): headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN
50610编辑于 2025-11-20- 来自专栏音乐与健康
多模态很简单，搞懂多模态，站在 AI 发展的最前沿
现实世界的信息是多模态的（Multi-Modal），比如：视频 = 图像+声音+文本字幕自动驾驶 = 摄像头+激光雷达+毫米波雷达+GPS医疗AI = X光片+病历文本+基因数据 多模态融合（Multi-Modal 今天，我们就来深入拆解多模态融合的奥秘！多模态到底是什么？ “模态” 就是信息的不同形式，比如：举个例子️：你在看一部电影，如果只看画面没声音，体验是不是很割裂？ 所以，多模态融合就是让AI像人一样，把各种信息整合在一起，提高理解能力！多模态融合有哪些方式？ 多模态融合一般分三大类：1️⃣ 早期融合（Early Fusion）—— 数据级融合 特点：在模型输入阶段，先把所有模态的数据合并成一个大“拼盘”，然后喂给模型。 多模态音乐治疗（多感官刺激睡眠疗法），包括声刺激抑制听觉警觉，动态光照重置生物钟，电磁刺激修复脑波节律，芳香分子安抚情绪，它们像精密齿轮般咬合，相辅相成，从不同感官通路“包抄”失眠的症结，让每一个失眠患者重拾安稳睡眠
1.2K10编辑于 2025-07-29 - 来自专栏全栈程序员必看
多模态情感识别_多模态融合的情感识别研究「建议收藏」
情感表达的模态包括面部表情、语音、姿势、生理信号、文字等,情感识别本质上是一个多模态融合的问题。 提出一种多模态融合的情感识别算法,从面部图像序列和语音信号中提取表情和语音特征,基于隐马尔可夫模型和多层感知器设计融合表情和语音模态的情感分类器。 提出的多模态识别算法较好地利用了视频和音频中的情感信息,相比于仅利用语音模态的识别结果有较大的提升,相比于表情模态的识别结果也有一定改进,是一种可以采用的情感识别算法。
1.7K10编辑于 2022-06-24 - 来自专栏学习
机器学习——多模态学习
多模态学习：机器学习领域的新视野 引言 多模态学习（Multimodal Learning）是机器学习中的一个前沿领域，它涉及处理和整合来自多个数据模式（如图像、文本、音频等）的信息。 随着深度学习的蓬勃发展，多模态学习在许多应用领域中获得了广泛关注，例如自动驾驶、医疗诊断、智能助理等。本篇博客将深入探讨多模态学习的概念、方法以及一些代码示例，帮助读者更好地理解这一重要课题。 什么是多模态学习？ 多模态学习旨在同时处理来自不同模态的数据，从而提高模型的表现能力。 多模态学习的挑战 多模态学习面临一些独特的挑战，例如： 模态间的异质性：不同模态数据的性质差异较大，例如图像是二维数据，文本是序列数据。 对齐问题：不同模态之间可能需要对齐，如图像和文本的时间同步。 多模态模型能够同时处理这些信息，从而理解视频的内容并进行分类、检索或生成描述。 结论 多模态学习是一个快速发展的领域，其潜力非常巨大。
63010编辑于 2024-10-10 - 来自专栏强化学习专栏
多模态智能的发展
文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（18）---《多模态智能的发展》 多模态智能的发展 1 多模态智能定义 多模态智能旨在融合多种模态的信息进行处理实现智能应用 将多模态信号统一到同一个向量空间中，从而实现了多模态信号的交叉处理。 多模态表示：由于其复杂的跨模态交互作用和各模态训练数据与测试数据之间可能存在的失配问题，仍然是一个具有挑战性的问题。 2 多模态智能融合的发展 融合是多模态研究中的一个关键问题，它将从不同单模态数据中提取的信息整合到一个紧凑的多模态表示中。 早期融合：即特征级融合，直接将从各类单模态数据中提取的特征组合在一起，以强调模态间的相互作用，从而抑制模态间的相互作用。
31910编辑于 2024-12-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
浅析多模态机器学习
多模态大模型就是指模型可以处理多种结构/类型的数据，例如GPT-4，它既可以处理你输入的文本，也可以处理你上传的图片。 那么，多模态到底意味着什么呢？ 1. 什么是多模态？ 3.2 多模态机器翻译 多模态机器翻译涉及从多个模态中提取信息，基于这样的假设，附加的模态将包含有用的输入数据的替代视图。 多模态对齐是找到两种或更多模态之间的关系和对应，多模态融合可能是更重要的问题和挑战之一，协同学习是将学习或知识从一种模态转移到另一种模态的挑战。 research/multimodal-representation https://scholar.harvard.edu/files/diane/files/NAS.pdf 系统学习大模型的20篇论文 深度学习架构的对比分析 图计算的学习与思考 AI系统中的偏差与偏见 面向AI 的数据生态系统 机器学习与微分方程的浅析 神经网络中常见的激活函数 老码农眼中的大模型（LLM） 《深入浅出Embedding》随笔 机器学习系统架构的
81421编辑于 2023-09-02 - 来自专栏算法之名
多模态大模型篇
[CLS]之所以能够放在开头，而不需要放在两个句子的结尾，是由BERT的网络架构决定的，因为BERT使用的是Transformer的编码器架构，编码器会同时处理输入句子中的所有的词，而不是像RNN一个一个去处理的 utm_id=0 模型结构 LLaMA的网络也是基于Transformer架构。并且对Trannsformer架构进行了部分改进。
1.5K51编辑于 2023-10-16
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