多模态模型架构：三大演进线路与对比总结

1 引言

多模态模型架构的核心目标，是解决文本、图像、音频等异质模态的交互与对齐问题。目前主流的多模态架构演进形成了三大核心线路：融合-编码架构、双塔架构与统一Transformer架构。本文将详细解析这三条演进线路的核心思想、代表模型、优劣势及适用场景，为多模态技术选型提供清晰参考。

2 基础：Embedding与Transformer

多模态架构的底层依赖两大核心技术：Embedding表征与Transformer编码，二者共同支撑了异质模态的数值化与交互建模。

2.1 Embedding：模态的统一数值化表达

定义：Embedding是将复杂的非结构化信息（如图像、文本、语音）转换为低维稠密向量的过程，用一串数字来表示其语义特征。

• • 作用：
1. 1. 机器无法直接理解图像、文字等原始信息，Embedding将其转换为可计算的“数字语言”；
2. 2. 在统一的Embedding空间中，可通过相似度（如余弦相似度）衡量不同模态的语义关联，例如“cat”的文本向量与猫的图像向量会更接近，而与“car”的文本向量更远。

   

2.2 Transformer：多模态交互的核心骨架

• • 核心结构：
• • Encoder Only：仅包含编码器，擅长从输入中提取特征（如BERT、ViT）；
• • Decoder Only：仅包含解码器，擅长生成式任务（如GPT）；
• • Encoder-Decoder：同时包含编码器和解码器，适用于序列到序列任务（如机器翻译）。
• • 关键能力：通过自注意力机制（Self-Attention）捕捉序列中的全局依赖，为多模态的细粒度交互提供了可能。

2.3 ViT：图像模态的Transformer适配

为了将Transformer应用于图像领域，Google于2020年提出ViT（Vision Transformer），核心思路是将图像转换为序列，适配Transformer的输入格式：

1. 1. Patch切分：将图像切分为固定大小的像素块（Patch），每个Patch大小为P×P，再将每个Patch展平为一维向量，通过线性映射到d维空间（如ViT Base的d=768，对应16×16×3的RGB Patch）；

   

2. 2. 位置编码：Transformer本身不理解序列顺序，因此ViT引入可学习的位置向量（Learnable Position Embedding），添加到每个Patch Embedding中，保留图像的空间位置信息；

   

3. 3. Transformer编码：将Patch Embedding序列送入标准Transformer，通过自注意力机制让不同Patch之间建立关联（如“眼睛”和“耳朵”的Patch会形成强关联），相比CNN仅关注局部特征，Transformer可捕捉全局语义；

   

4. 4. 全局特征提取：在输入序列前加入一个特殊的分类标记[CLS]，训练完成后，该标记的输出即可作为整张图像的全局特征，用于后续任务。

   

3 演进线路一：融合-编码架构（Fusion-encoder）

3.1 核心思想

模态输入在Transformer内部通过交叉注意力（Cross-Attention）深度交互：

1. 1. 图像和文本先通过各自的编码器（如ViT、BERT）进行编码，得到独立的Embedding表示；
2. 2. 在Transformer的多层结构中，两种模态的Embedding保持独立的数据流（Stream），仅在特定层通过Cross-Attention等机制进行交互，让文本词关注图像区域，或图像区域关注文本片段。

3.2 代表模型

• • 2019年：LXMERT（UNC）、ViLBERT（Georgia Tech & Facebook AI Research）作为融合-编码架构的开端，首次将Cross-Attention引入多模态建模；
• • 近年：Qwen2.5 VL、InternVL 3、Step 3等模型进一步优化了融合-编码架构，提升了跨模态推理能力。

3.3 特点与适用场景

• • 优势：能捕捉图像区域与文本词语之间的一一对应关系，注意力权重可直观显示“模型在看哪里”，适合需要深度理解模态关联的复杂任务；
• • 局限：计算成本高，无法离线预计算Embedding，难以支撑大规模检索等高效场景；
• • 典型场景：视觉问答（VQA）、跨模态推理等需要深度模态交互的任务。

4 演进线路二：双塔架构（Dual-encoder）

4.1 核心思想

不同模态各自编码，再在共享语义空间里对齐：

1. 1. 每个模态（如文本、图像）使用独立的编码器（如文本用BERT/GPT，图像用ViT/ResNet）提取专属Embedding；
2. 2. 将两种模态的Embedding投影到同一个语义空间，通过相似度（如余弦相似度）度量它们的语义关系，让相同语义的跨模态样本在空间中更接近。

4.2 代表模型与技术细节

4.2.1 CLIP：双塔架构的里程碑

2021年，OpenAI提出CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），彻底推动了双塔架构的大规模应用，核心流程分为三步：

1. 1. 对比预训练：
• • 文本编码器（Transformer）和图像编码器（ViT/ResNet）分别对文本和图像进行编码，得到文本特征  和图像特征 ；
• • 构造批次内的图文对，通过对比损失函数优化：最大化匹配图文对的相似度，最小化不匹配图文对，的相似度，让图文在语义空间中对齐；
2. 2. 零样本分类：用标签文本（如“A photo of a dog”）构建分类器，通过文本编码器得到文本特征，再与图像特征计算相似度，实现无需额外训练的跨模态分类；
3. 3. 检索应用：离线预计算所有图像的Embedding，当用户输入文本查询时，仅需计算文本Embedding与图像Embedding的余弦相似度，即可快速返回匹配结果。

   

4.2.2 其他代表模型

• • 2021年：ALIGN（Google）与CLIP同期提出，同样采用双塔对比学习范式；
• • 国内模型：CN-CLIP、Wukong-CLIP、Taiyi-CLIP等，针对中文场景优化了双塔架构性能。

4.3 特点与适用场景

• • 优势：
1. 1. 效率高：可离线预计算模态Embedding，检索时仅需相似度计算，支撑百万级候选的快速筛选；
2. 2. 泛化性强：训练完成后可实现零样本（Zero-shot）跨模态检索与分类，无需针对特定任务微调；
• • 局限：缺少细粒度模态交互，生成能力弱，难以支撑复杂的跨模态生成任务；
• • 典型场景：跨模态检索（以文搜图、以图搜文）、推荐系统、零样本分类等需要高效语义匹配的场景。

5 演进线路三：统一Transformer架构（Unified Transformer）

5.1 核心思想

所有模态统一token化→单一Transformer：

1. 1. 将文本、图像、音频、视频等所有模态数据统一转换为token序列（如图像切分为Patch token，音频切分为帧token，文本保持为word token）；
2. 2. 用一个共享的Transformer架构处理所有模态的token，不再区分模态专用编码器，让模型在统一的token空间中学习跨模态语义关联。

5.2 代表模型

• • Chameleon：Meta提出的统一多模态模型，支持文本、图像、音频、视频等多模态输入输出；
• • Sora (OpenAI)：文本生成视频的里程碑模型，将视频帧统一为token，通过Transformer实现高质量视频生成；
• • Veo 3 (Google)：DeepMind的文本生成视频模型，同样采用统一token化思路；
• • 国内模型：CogVLM2、Yi-VL、InternLM-XComposer2.5等，支持图文对话、文生图/视频等多模态任务。

5.3 特点与适用场景

• • 优势：
1. 1. 架构简洁：无需维护多个模态专用编码器，单一Transformer即可处理所有模态；
2. 2. 天然支持生成：统一token化让跨模态生成（如文生图、文生视频）更自然，无需额外的模态转换模块；
3. 3. 泛化性强：在统一token空间中，模型能学习到更通用的跨模态语义表示，适配更多任务。
• • 局限：
1. 1. 对算力和数据依赖极高：需要大规模多模态数据和超强算力支撑训练，训练成本高昂；
2. 2. 训练难度大：不同模态的token分布差异大，统一训练容易出现模态偏好，难以平衡各模态的表现。
• • 典型场景：多模态对话（如图文聊天、音视频交互）、跨模态生成（文本生成图像/视频、图像生成视频）等需要统一处理多模态输入输出的场景。

6 三大多模态架构对比总结

多模态架构的演进，本质是在“交互深度”“计算效率”“生成能力”三者之间的权衡与突破：

1. 1. 融合-编码架构：优先保证模态交互深度，适合需要深度理解的任务，但牺牲了效率；
2. 2. 双塔架构：优先保证计算效率，适合大规模检索场景，但牺牲了细粒度交互；
3. 3. 统一Transformer架构：追求架构统一与生成能力，是未来多模态大模型的核心方向，但需要解决算力与数据依赖的问题。