视觉语言模型 (VLM) 通过实现用户与数字环境之间更直观的交互，在增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 中具有巨大的潜力。这些模型结合了视觉和文本理解能力，允许系统处理现实世界场景（通过摄像头）和人类语言输入（通过语音或文本）。例如，CLIP [1] 等 VLM 使用对比学习来对齐图像和文本嵌入，这可以使 AR/VR 系统识别用户环境中的物体，并根据语言命令做出情境化响应。开发者可以利用这一点来创建一个 AR 导航应用，该应用不仅能识别地标，还能通过自然语言交互解释其历史意义。
1. AR/VR 中的核心应用
VLM 可以支持 AR/VR 中的三个关键功能：
- 实时环境理解：通过分析摄像头馈送，BLIP [1] 等 VLM 可以生成场景的文本描述，AR 眼镜可以利用这些描述提供情境叠加（例如，识别货架上的产品并显示价格）。
- 自然语言交互：将 VLM 与语音接口集成，用户可以询问周围环境的信息（例如，看着食物时问“这道菜谱是什么？”），并立即获得响应。
- 自适应内容生成：DALL·E [1] 等模型可以根据语言提示动态生成 3D 资产或纹理，减少 VR 环境中对预构建资产的需求。
2. 技术实现考量
对于开发者而言，为 AR/VR 优化 VLM 需要解决延迟和硬件限制问题。MoonDream2 [3] 等边缘优化模型表明，较小的 VLM 可以在计算资源有限的设备（例如独立式 VR 头显）上高效运行，通过压缩视觉 token 和使用轻量级注意力机制来实现实时处理。此外，测试时自适应 [7] 等技术可以帮助 VLM 适应不同的 AR/VR 场景（例如，不同的光照条件），而无需重新训练。然而，在确保鲁棒的跨模态对齐方面仍然存在挑战——例如，处理模糊场景时防止视觉输入和生成文本之间的不匹配。
3. 未来方向
使用 WebLI-100B [4] 等数据集扩展 VLM 可能会提高其处理文化多样化 AR/VR 用例的能力，例如解释区域性标志或服装。同时，Senna [8] 等混合架构将 VLM 与特定任务模块相结合，为 VR 导航系统中平衡高级推理（例如，“用户应该避开这个虚拟障碍吗？”）和低级轨迹规划提供了一条途径。开发者还应探索提示工程方法 [10]，以便为领域特定的 AR/VR 应用（例如需要精确解剖描述的医学训练模拟）微调 VLM。