视觉-语言模型（VLM）通过结合视觉理解和自然语言生成，分三步从图像生成字幕：图像编码、跨模态对齐和文本生成。以下是详细的分解：
1. 图像编码与特征提取
VLM 首先使用视觉编码器（例如，卷积神经网络或视觉 Transformer）处理图像，以提取高级视觉特征。例如，CLIP 模型使用视觉 Transformer (ViT) 将像素转换为一组结构化的图像嵌入 [1]。这些嵌入捕获空间和语义细节，例如图像中的对象、颜色和动作。为了确保与文本数据的兼容性，视觉-语言投影器将图像嵌入与文本嵌入空间对齐。此步骤将视觉特征转换为语言解码器可以处理的“标记”。例如，BLIP 模型使用线性层将图像特征投影到与文本嵌入相同的维度空间 [3][4]。
2. 跨模态融合与语境化
模型随后融合视觉和文本信息，以理解图像元素与语言之间的关系。这通常在使用基于 Transformer 的架构中的注意力机制完成。例如，BLIP 的架构包含一个多模态 Transformer，它共同处理视觉标记和文本提示。当生成类似“一只狗在公园玩耍”的字幕时，模型识别狗（视觉特征）并通过将视觉模式与语言联系起来推断动作（“玩耍”）和语境（“公园”）[2][4]。开发者可以通过添加提示（例如，“描述场景：”）来自定义此步骤，以引导输出 [6]。
3. 解码生成文本
最后，语言解码器（例如，GPT 风格的 Transformer）自回归地生成连贯的文本。它根据视觉特征和之前的文本预测下一个词。例如，使用 Hugging Face 的 BlipForConditionalGeneration 模型
from transformers import BlipProcessor, BlipForConditionalGeneration
processor = BlipProcessor.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
model = BlipForConditionalGeneration.from_pretrained("Salesforce/blip-image-captioning-large")
inputs = processor(image, return_tensors="pt") # Image → pixel values
outputs = model.generate(**inputs) # Generate caption
caption = processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
此代码处理图像，将其特征与文本对齐，并生成类似“一个男人在城市街道上骑自行车”的字幕 [3][4]。
主要应用与定制
- 条件式与无条件式字幕：像 BLIP 这样的 VLM 支持这两种模式。例如，添加诸如“a photography of”之类的提示可以引导输出风格 [4]。
- 性能优化：量化或使用更轻量级模型（例如，
blip-image-captioning-base）等技术可降低实时使用的计算成本 [2]。 - 领域适应：在 COCO 或 Flickr-8k 等数据集上进行微调，可提高特定场景（例如，医学影像）的准确性 [7][10]。