何为「视觉语言模型」？AI如何看待和理解图像！
视觉语言模型（Vision-Language Model，VLM）是一类结合视觉信息和语言信息的人工智能模型，它的目的是让机器能够同时理解图像和文字之间的关系。
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传统的计算机视觉模型（如卷积神经网络）主要专注于从图像中提取信息，而自然语言处理（NLP）模型则专注于文本数据。
视觉语言模型将这两者结合起来，能够理解图像中的内容，并将其转化为文本描述，或者理解文本描述并与图像中的内容进行关联。
AI在处理图像时，通常是通过以下几个步骤：
[*]图像特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，提取图像的低级特征（如边缘、颜色、纹理等）。进一步提取高级特征（如物体、场景和人物等）。
[*]视觉-语言映射：视觉语言模型通过预训练的模型（如CLIP、DALL·E）学习到图像和文本之间的相互关系。这使得模型能够基于图像生成描述，或者根据给定的文本描述生成相应的图像。例如，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型通过对比学习的方式，让AI学习图像和文本如何相互配对，从而使它能够理解“一个苹果在桌子上”的含义。
[*]多模态学习：通过结合图像和文本数据，视觉语言模型能够处理更多的复杂任务。例如，模型可以回答关于图像的问题（如“这张图里有几个人？”）或者通过图像描述生成自然语言文本。
[*]推理和生成：模型在理解图像的基础上，进行推理和生成相应的语言内容，如文本描述、问题回答、文本与图像的匹配等。
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