视觉-语言模型 (VLM) 通过结合视觉理解和文本生成来用于图像字幕。这些模型通常采用编码器-解码器架构：编码器将图像处理成一组视觉特征，而解码器则基于这些特征生成连贯的字幕。例如，VLM 可能使用卷积神经网络 (CNN) 或视觉 Transformer (ViT) 作为编码器来提取图像的空间和语义细节。解码器通常是基于 Transformer 的语言模型，然后将这些特征映射成词序列。注意力机制在此至关重要，它允许解码器在生成字幕中的每个词时，专注于图像的特定区域（例如，物体或动作）。这确保了字幕与视觉内容对齐。
训练用于生成字幕的 VLM 需要大量的图像与人工编写描述配对的数据集，例如 COCO 或 Flickr30k。模型通过最小化其生成的字幕与真实文本之间的差异来学习。例如，在训练过程中，编码器可能会将一张狗追球的图像转换为代表狗、球和运动的特征。然后解码器学习将这些特征与“一只狗在追逐一个红球”之类的短语关联起来。一些 VLM，如 BLIP 或 OFA，还利用在更广泛的图像-文本数据集（例如 LAION）上进行预训练，以提高泛化能力。在特定领域的数据（例如医学图像）上进行微调可以进一步调整模型的输出以适应专业化场景。
开发者可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架实现 VLM。例如，一个基本设置可能涉及使用 Hugging Face 的 Transformers 库中预训练的 ViT 作为编码器，以及使用 GPT-2 模型作为解码器，通过交叉注意力层连接。挑战包括处理模糊的视觉内容（例如，“此人是拿着手机还是钱包？”）和避免有偏见的语言。像 BLEU 或 CIDEr 这样的评估指标衡量生成字幕与参考字幕之间的重叠度，但通常需要人工审查以捕捉细微差别。应用范围从无障碍工具（为视障用户描述图像）到内容审核（自动标记不当视觉内容）。通过迭代模型架构和训练数据，开发者可以提高字幕的准确性和相关性。