前沿方向：多模态

基本信息

属性	内容
方向	Multimodal / VLM / 视频生成
热度	★★★★★
就业前景	极佳
学习难度	★★★★☆

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技术分类

多模态
├── 视觉语言模型 (VLM)
│   ├── CLIP/ViT
│   ├── GPT-4V
│   ├── LLaVA
│   └── InternVL
│
├── 文档理解
│   ├── OCR
│   ├── 表格理解
│   ├── 图表理解
│   └── PDF理解
│
├── 视频生成
│   ├── Sora
│   ├── Gen-3
│   └── 可灵/混元
│
└── 语音交互
    ├── Whisper
    ├── GPT-4o语音
    └── 端到端语音

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VLM核心架构

# LLaVA架构
"""
LLaVA = Vision Encoder + Projector + LLM

1. Vision Encoder: 使用CLIP ViT处理图像
2. Projector: 将视觉特征映射到LLM的embedding空间
3. LLM: 接收图像+文本，输出文本
"""

# HuggingFace VLM使用示例
from transformers import AutoModelForVision2Seq
from PIL import Image

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("llava-hf/llava-1.5-7b-hf")

# 输入图像和文本
image = Image.open("example.jpg")
prompt = "请描述这张图片"

# 生成回答
output = model.generate(
    pixel_values=image,
    input_ids=text,
    max_new_tokens=100
)

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文档理解Pipeline

"""
文档理解 = OCR + 布局分析 + 内容提取 + VLM理解

1. OCR: 识别文本
2. 布局分析: 检测标题/表格/图片
3. 内容提取: 结构化提取
4. VLM理解: 理解图表/复杂布局
"""

# 文档理解示例
from transformers import AutoModel, AutoProcessor

def process_document(image):
    # 使用文档理解模型
    model = AutoModel.from_pretrained("microsoft/layoutlmv3-base")

    # 提取文本和布局
    outputs = model(**processor(image, return_offsets_mapping=True))

    # 结构化输出
    return {
        "text": extract_text(outputs),
        "tables": extract_tables(outputs),
        "figures": extract_figures(outputs)
    }

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面试问题

Q: VLM和纯文本LLM的主要区别？

答：

• VLM需要处理图像输入
• 需要视觉编码器（ViT/CLIP）
• 需要模态对齐（Projector）
• 训练更复杂（数据对齐困难）

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就业方向

岗位	技能要求	薪资范围
多模态算法工程师	VLM/文档理解/视频生成	35-60K
视觉算法工程师	CV/VLM/图像生成	30-55K

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多模态是2024-2026年最大技术趋势，人才缺口巨大