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✨专栏介绍： 本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。
💙作者主页: GoAI |💚 公众号: GoAI的学习小屋 | 💛交流群: 704932595 |💜个人简介 ： 掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与AI 知识分享。

💻文章目录

《深入浅出多模态》（一）：多模态模型论文最全总结
《深入浅出多模态》（二）：多模态任务应用与背景
《深入浅出多模态》（三）：多模态任务前言知识
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：CLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：ALBEF
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：BLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：BLIP2
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：MiniGPTv4
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：InstructBLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：LLava系列
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：Flamingo
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：KOSMOS系列（本篇）

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👨‍💻导读： 本文为《深入浅出多模态》系列：多模态经典模型 LLaVA（Large Language and Vision Assistant）详解。LLaVA 系列将图像理解能力无缝融入大语言模型中，实现了从“看图说话”到“看图聊天”的跃迁。本文围绕 LLaVA 模型展开分析，重点介绍其图像特征输入方式、视觉对齐技术、不同版本演进，LLaVA 系列借助指令微调与图文对齐数据，在保持语言模型能力的同时，最大化保留了图像语义信息与交互能力，成为目前社区使用最广、适配性最强的多模态基座模型之一。本文将从论文精读、训练数据、核心结构、开源代码、评测结果、部署方式等多个角度逐一展开，适合多模态领域入门用户、开发者与研究者参考与使用。

传统多模态模型总结

✨KOSMOS系列

KOSMOS详细介绍：

KOSMOS多模态模型系列是微软（Microsoft）发布的一系列多模态大模型，旨在实现视觉与语言等多种模态的统一理解与生成。KOSMOS系列模型的核心创新在于“语言接地（language grounding）”，即让大模型不仅能理解文本，还能处理图片、图像中的文本（如OCR）、标注等多模态信息。

1. KOSMOS-1 论文
2. KOSMOS-2 论文
3. 微软官方博客和开源说明

KOSMOS发展脉络：

模型版本	发布时间	特点
KOSMOS-1	2023.02	支持图文理解+语言生成统一训练，强调 grounding
KOSMOS-2	2023.06	加入 grounding supervision，图文对齐更精细
KOSMOS-2.5	2024.01	可选输出 bounding box + caption，增强 VQA 与多模态理解
KOSMOS-3（规划中）	–	融合文档结构、视觉推理能力，面向 AGI 接近一步

一、KOSMOS模型发展历程

1. KOSMOS-1

• 发布时间：2023年3月
• 论文题目：Language Is Not All You Need: Aligning Perception with Language Models
• 核心创新：
  • 实现了大规模视觉语言预训练。
  • 支持多模态输入（图片、文本、图片+文本）。
  • 能做图片理解、视觉问答、图像字幕生成、OCR等任务。
  • 强调将感知（perception）能力与语言模型结合。
• 技术路线：
  • 基于Transformer架构。
  • 采用“感知接地”的思想，将图片编码成视觉token，与文本token拼接输入至Transformer中。
  • 多模态预训练任务包括：图像-文本对齐、图像字幕生成、视觉问答等。

2. KOSMOS-2

• 发布时间：2023年6月
• 论文题目：Grounding Multimodal Large Language Models to the World with Image Segmentation
• 核心创新：
  • 在KOSMOS-1基础上，进一步实现了对视觉对象的“定位与标注”能力。
  • 可以将文本描述“接地”到具体图片区域，实现从语言到视觉的高效映射。
  • 引入了图像分割任务，使得模型能更好地理解视觉内容中的细节和结构。
• 技术路线：
  • 结合了视觉分割模型的能力。
  • 多模态输入结构进一步优化，支持更复杂的视觉语言任务。
  • 能做视觉对象标注、区域描述、复杂视觉问答等。

3. KOSMOS-2.5、KOSMOS-3（尚未正式发布）

• 发展方向：
  • 持续提升多模态能力，支持更多模态（如音频、视频）。
  • 强化世界知识与感知能力的结合，实现更强的“世界接地”。
  • 可能会进一步拓展到生成式多模态任务，如文本生成图像等。

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二、KOSMOS模型的技术细节

1. 架构设计

• 编码器：图片通过视觉编码器（如ViT或CNN）转为视觉token。
• 融合层：视觉token与文本token拼接，通过统一的Transformer模型处理。
• 解码器：输出文本、分割掩码或多模态结果。

2. 预训练任务

• 图文对齐（Image-Text Alignment）
• 图像字幕生成（Image Captioning）
• 视觉问答（VQA）
• 图像区域描述（Region Grounding）
• 图像文本识别（OCR）

3. 能力表现

• 理解能力：可处理图片中的内容理解、对象识别、描述生成。
• 推理能力：能通过视觉信息进行推理、推断因果、完成复杂问答。
• 生成能力：生成高质量的图片描述，甚至支持多轮多模态对话。
• 接地能力：将文本与视觉内容精确关联，实现“所见即所得”。

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三、KOSMOS的意义与影响

• 多模态大模型的范式：KOSMOS推动了多模态大模型（MLLM）的发展，是OpenAI GPT-4-Vision、Google Gemini等多模态模型的重要技术参考。
• 应用场景广泛：如智能问答、辅助写作、教育、医疗、无障碍辅助、智能搜索等。
• 推动AI通用智能（AGI）进程：多模态接地能力被认为是人工通用智能的重要一步。

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四、与其他大模型对比

模型	主体公司	模态数	代表能力	代表任务	备注
KOSMOS	微软	2（文本+图片）	视觉-语言对齐、感知接地	VQA、分割、字幕	强调世界接地、视觉标注能力
GPT-4V	OpenAI	2	图片+文本理解、推理	VQA、图片描述	更注重端到端生成
Gemini	Google	2+	多模态理解、对话	VQA、搜索、多轮对话	强调多模态融合

总结：
KOSMOS系列多模态模型通过引入语言接地和多模态统一建模，极大推动了AI对世界的“全感知”能力，为打造更通用、更智能的AI系统奠定了基础。其思想和技术路线已成为多模态大模型领域的重要参考。