揭秘图像LLM：从像素到语言的智能转换

图像LLM是怎么工作

图像LLM（多模态大语言模型）的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”，并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型，通过具体例子说明其工作机制：

一、图像→特征向量：从像素到“密码”

例子：识别“戴墨镜的猫”

1. 视觉编码器提取特征

   • 使用ResNet或ViT（Vision Transformer）作为图像编码器，将图片分解为局部像素块（如16x16像素）。
   • 每个像素块通过多层卷积或自注意力机制，生成包含颜色、纹理、边缘等信息的特征向量（如1024维数字串）。
   • 最终，整幅图像被浓缩为一个全局特征向量（类似“图像指纹”）。

2. 特征对齐语言空间

   • 例如CLIP模型，通过对比学习将图像特征与文本特征映射到同一空间：
     • 输入图像“戴墨镜的猫”和文本“a cat wearing sunglasses”，模型计算两者特征的余弦相似度，若相似度高则视为匹配