视觉语言模型（VLM）通过结合视觉理解和文本生成来自动描述图像，应用于图像描述领域。这些模型使用两个核心组件：一个视觉编码器用于解释视觉数据，一个语言解码器用于生成连贯的描述。编码器通常是一个卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT），它将图像处理成表示对象、场景和关系的数值特征。解码器通常是基于Transformer的架构，然后将这些特征映射成词序列。通过在大量的图像-文本对数据集上进行训练，VLM 学会将视觉模式与语言描述对齐，使其能够为未见过的图像生成类人描述。
训练过程涉及让模型接触 COCO 或 Flickr30K 等数据集，其中每张图像都与多个描述配对。在训练过程中，模型优化一个目标，该目标将图像特征与相应的文本标记连接起来。例如，跨模态注意力机制允许解码器在生成“狗”或“树”等词时，聚焦于特定的图像区域。这种对齐确保了描述在视觉内容上有语境基础。微调技术，如对比学习，进一步提升了模型区分细微细节的能力（例如，区分“一个骑在马上的男人”和“一匹站在男人旁的马”）。此外，在更广泛的网络规模数据上进行预训练有助于 VLM 处理多样化的场景，从日常生活场景到医学成像等专业领域。
实际实现中常利用 BLIP、VinVL 或 CLIP 指导的模型等架构。例如，BLIP 使用编码器和解码器的多模态混合模型，通过过滤噪声训练数据来提高描述质量。开发者可以通过 API（例如 Hugging Face Transformers）或自定义管道集成这些模型。应用包括为可访问性生成 alt-text、自动化社交媒体内容描述或辅助视觉搜索。挑战依然存在，例如处理罕见对象或模糊语境，但集束搜索（beam search）或强化学习等技术有助于平衡创造性和准确性。通过将强大的视觉语言对齐与可扩展的训练方法相结合，VLM 为构建图像描述系统的开发者提供了一套灵活的工具。