
## 核心思想

- **目标**：把非文本模态（图片、视频、音频等二进制数据）转换成模型能理解的“通用语言”（数值向量/特征向量）。
    
- **统一空间**：在统一的语义向量空间中实现多模态信息的对齐、理解和生成。
    

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## 核心步骤

1. **预处理与编码（Encoding）**
    
    - 使用专门的编码器（图像、视频、音频编码器），将原始数据转为特征向量。
        
2. **对齐与融合（Alignment & Fusion）**
    
    - 通过投影层将不同模态特征映射到同一向量空间，并进行融合。
        
3. **理解与推理（Understanding & Reasoning）**
    
    - LLM基于融合特征进行语义理解与逻辑推理。
        
4. **解码与生成（Decoding & Generation）**
    
    - 将LLM的内部表示解码为文本输出，完成对话或任务。
        

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## 工作流程示意图

```mermaid
flowchart TD
A[输入<br>非文本模态] --> B[专用编码器<br>(如ViT, CLIP-ViT)]
B --> C[特征向量<br>“通用语言”]
C --> D[与LLM交互<br>(前缀/软提示)]

E[输入<br>文本指令] --> F[文本编码器<br>(如CLIP-Text, BPE)]
F --> G[文本向量]

D & G --> H[大语言模型核心<br>(Transformer)]
H --> I[理解与推理]
I --> J[文本解码器]
J --> K[输出<br>文本响应]
```

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## 模态细分说明

### 1. 图像（Image）

- **编码器**：CNN（ResNet，早期）或 ViT（主流）。
    
- **流程**：
    
    1. 图像分块 → ViT编码 → 图像特征向量。
        
    2. 投影层对齐到文本空间。
        
    3. 特征作为“视觉提示”与文本一起输入LLM。
        
    4. LLM生成描述或问答结果。
        

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### 2. 视频（Video）

- **特点**：图像序列 + 时间维度 + 可选音频。
    
- **编码器**：
    
    - 图像帧 → ViT。
        
    - 时序关系 → 3D-CNN / 时序Transformer。
        
    - 音频 → 独立音频编码器。
        
- **流程**：
    
    1. 视频帧采样。
        
    2. 逐帧编码 + 时序建模。
        
    3. 融合视觉+音频特征，对齐到文本空间。
        
    4. LLM理解动作与剧情，输出结果。
        

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### 3. 音频/音乐（Audio）

- **语音识别路径**：
    
    - 使用ASR模型（如Whisper）转录为文本 → 输入LLM。
        
- **非语音音频路径**：
    
    - 音频波形 → 频谱图（Spectrogram）。
        
    - 频谱图 → ViT 等视觉编码器 → 特征向量。
        
    - 投影对齐后，与文本一同输入LLM。
        

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## 关键技术

1. **CLIP模型**：
    
    - 对比学习，建立图像-文本统一语义空间。
        
2. **投影层（Projection Layer）**：
    
    - 将模态特征翻译到LLM空间。
        
3. **软提示（Soft Prompt）**：
    
    - 非文本特征向量作为额外提示，辅助LLM理解与生成。
        

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## 类比理解

- **编码器**：不同模态的“翻译官”。
    
- **投影层**：统一标准的“校对官”。
    
- **LLM**：只懂“世界语”的“博学大脑”。
    
- **解码器**：把“世界语”翻译回自然语言。
    

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