VLM, Vision-Language Model

VLM

现代多模态模型一般采用以下三种架构策略

📘 什么是 VLM？

视觉语言模型（VLM, Vision-Language Model） 是一种能同时理解图像和文本的多模态模型，能够执行如图文问答（VQA）、图像字幕生成、图像推理、图文匹配、图文对话等任务。

🧠 实现原理框架

VLM 通常由两个主要模块组成：

1️⃣ 图像编码器（Vision Encoder）

• 将图像转换为向量（token）表示。

• 常用架构：

  • CLIP-ViT（OpenAI 的 Vision Transformer）
  • Swin Transformer（滑窗Transformer）
  • ResNet（早期常用）

• 输出：一组图像 patch token，形如 [v₁, v₂, ..., vₙ]

2️⃣ 文本模块（Language Module）

• 输入用户的文本（prompt），经过分词和嵌入，转为 [t₁, t₂, ..., tₘ]
• 通常是基于 LLM 架构（如 GPT、LLaMA、Qwen）
• 输出自然语言回答或解释

3️⃣ 融合机制（Multimodal Fusion）

图像 token 与文本 token 融合后输入语言模型。融合方式常见有：

⚙️ 推理流程示意

[图像输入] ──► Vision Encoder ──► 图像 Token
[文本输入] ──► Tokenizer      ──► 文本 Token
图文 Token 融合 ──► LLM 解码 ──► 输出回答 / 推理

🧪 训练方式

🧩 1. 监督微调（SFT）

• 使用图像+文本对（如图文问答、caption）进行直接训练。

🎯 2. 对比学习（如 CLIP）

• 学习图文嵌入空间，使图文成对更接近。

🚀 3. 强化学习（如 MedVLM-R1）

• 使用 reward 函数激励模型输出结构化推理过程而不仅仅是最终答案。

💡 代表性模型

✅ 总结：VLM 的核心设计原理

MedGemma

MedGemma（如 MedGemma-4B-Instruct） 是 Google 基于 Gemini/Gemma VLM 系列，针对医学图文任务做的微调模型。

https://huggingface.co/google/medgemma-4b-it

     图像（如X光、皮肤图）
            ↓
      Vision Encoder（ViT/GeminiVision）
            ↓
   图像特征转为视觉token（如 patch embeddings）
            ↓
       + 文本输入 prompt
            ↓
   MedGemma 解码器（LLM部分，Gemma架构）
            ↓
   输出回答 / 解释（自然语言形式）

处理机制总结：
图像+文本同时传入，经过一个统一的 Transformer。

图像编码器将图像嵌入作为提示信号提供给文本生成器。

Gemma-like 解码器直接使用 cross-attention 处理图文融合。

无需外接 LLM，MedGemma 本身就是 VLM+LLM 一体模型。

MedVLM-R1

MedVLM-R1 是一个专注于“医疗图文问答+推理”的强化学习微调模型，由多个 VQA 数据集训练强化（如 OmniMedVQA、VQA-RAD）。

https://huggingface.co/JZPeterPan/MedVLM-R1

     图像（如医学影像）
            ↓
     CLIP-ViT 图像编码器（冻结）
            ↓
     映射为视觉token（如 Qformer / Projection）
            ↓
     文本prompt（问题）
            ↓
     输入一并送入 LLM（如 LLaMA/Qwen）
            ↓
     文本生成回答（医学解释）

处理机制总结：
MedVLM 使用的是改进的 LLaVA 架构：图像嵌入经过映射层投射到语言模型 token 序列中。

LLM（如 LLaMA）作为主控单元，直接处理 fused token。

和 MedGemma 不同的是，MedVLM 使用 外部视觉编码器（CLIP-ViT） + LLM 连接方式，但最终行为也相当于 VLM+LLM 融合结构

对比总结

输入“图片+问题”的 prompt，本质是同时经过图像编码器与语言模型融合处理，MedGemma 和 MedVLM 都已将 VLM+LLM 集成到一个模型中，推理时只需调用一次 generate() 接口

MedGemma-4B-Instruct：Gemma解码器统一处理图像与文本，内建VLM+LLM结构。
MedVLM-R1：CLIP图像编码+Qwen2-VL语言模型，LLaVA式结构融合图文。

参考资源

以下是学习和实现 视觉语言模型（VLM） 的权威资料与参考资源，涵盖论文、开源项目、教程与工具，适用于学术研究和开发实践：

📄 一、权威论文推荐

🧑‍💻 二、开源项目推荐（代码实践）

📚 三、教学与综述类资源

🔬 四、医学多模态模型延伸资料