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Transformer架构被引入视觉生成(如Vision Transformer、DiT架构),使模型能更好理解图像不同区域间的全局关系,适用于多模态场景中文本token和图像token的统一处理
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8/2/2026
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Verified多模态大模型通过视觉编码器(通常基于Vision Transformer架构)将输入图像分割为若干patch并编码为向量序列,与文本token在同一Transformer架构中进行联合注意力计算79% similarUnverified新一代多模态模型通过统一的Transformer骨干网络将文字、图像、视频转化为同一向量表示空间进行推理,实现原生多模态理解74% similarVerifiedGPT-Image-2很可能采用了原生多模态架构,文本理解和图像生成共享同一个Transformer骨干网络73% similarUnverifiedDINOv2使用Vision Transformer(ViT)架构,将输入图像划分为固定大小的补丁,每个补丁经Transformer编码后产生高维嵌入向量72% similarUnverified文生视频模型通常基于扩散变换器(Diffusion Transformer)架构,将运动先验与外观风格解耦处理72% similar
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