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Video-LLM的核心架构通常由视觉编码器、投影层和大语言模型主干三部分组成
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6/1/2026
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上交大PhyAR:破解Video-LLM物理推理中的语义先验劫持难题
bilibili多模态实验室
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UnverifiedLLaVA通过轻量级投影层将CLIP视觉编码器提取的图像特征映射到语言模型的嵌入空间,采用视觉编码器+投影层+语言模型的三段式结构77% similarUnverified视频生成的底层通常涉及文本理解、分镜规划(LLM调用)、逐帧图像生成(扩散模型)、帧序列合成(视频编码)等多个模型的链式调用76% similarUnverifiedNVIDIA视频AI技术架构整合了四个关键技术组件:视觉编码器、时序推理模块、LLM推理层和知识检索系统72% similarUnverified当前主流多模态LLM通过视觉编码器(通常是CLIP或ViT系列)将图像转换为token序列,再经线性投影层或交叉注意力机制与文本空间对齐72% similarUnverifiedLLaVA、InstructBLIP、Qwen-VL等主流多模态架构采用冻结或微调视觉编码器+线性投影+文本LLM的三段式结构71% similar
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