多模态融合架构全景
统一多模态架构将视觉、语言、音频等编码为共享表示,实现对齐与生成。点击各层高亮。
点击按钮分层高亮
视觉-语言对齐 (CLIP)
CLIP通过对比学习将图像和文本映射到同一嵌入空间,实现零样本分类。点击查看流程。
点击按钮查看CLIP对齐流程
交叉注意力机制
交叉注意力让一个模态的Query关注另一模态的Key/Value,实现跨模态信息融合。点击切换模式。
点击按钮切换注意力模式
统一Token化
将图像、音频、视频统一离散化为token序列,实现真正的Any-to-Any统一处理。点击切换模态。
点击按钮查看不同模态的token化
Any-to-Any生成
统一编解码器实现任意模态到任意模态的生成:文生图、图生文、文生视频等。点击切换生成路径。
点击按钮查看不同生成路径
模态融合策略对比
早期融合在输入层混合,晚期融合在决策层合并,混合融合在中间层交错。点击切换策略。
点击按钮切换融合策略
共享嵌入空间
多模态数据映射到共享向量空间,语义相近的跨模态内容距离更近。点击切换视图。
点击按钮查看嵌入空间不同视图
多模态架构对比
GPT-4o、Gemini、LLaMA多模态架构在编码方式、融合策略、生成能力上各有特色。点击切换对比。
点击按钮查看不同多模态架构