FastVLM

FastVLM是什么

FastVLM是一款高效的视觉语言模型（VLM），旨在提升高分辨率图像处理的效率与性能。该模型引入了FastViTHD混合视觉编码器，有效减少视觉token的数量，从而显著降低编码时间。在保持与现有VLM相当性能的前提下，FastVLM大幅提升了处理速度，例如在LLaVA-1.5设置中，首次生成token的时间（TTFT）相比其他模型缩短了3.2倍。此外，FastVLM在多个基准测试中表现优异，模型体积更小，训练数据需求更低，展现出在多模态理解任务中的高效性与实用性。

FastVLM的主要功能

• 高效编码高分辨率图像：支持快速将高分辨率图像转换为视觉token，减少编码时间和token数量。
• 提升VLM性能：在显著缩短首次token生成时间的同时，保持与先进模型相当的性能。
• 简化模型设计：无需额外的token修剪步骤，简化视觉编码器的设计。

FastVLM的技术原理

• 混合视觉编码器FastViTHD：FastViTHD是FastVLM的核心组件，结合了卷积层和Transformer块的优点。卷积层能有效处理高分辨率图像并减少token数量，而Transformer块则进一步提取高质量的视觉特征。其架构包含多个阶段，深度设置为[2, 12, 24, 4, 2]，嵌入维度为[96, 192, 384, 768, 1536]。
• 优化的架构设计：FastVLM通过引入额外阶段，在自注意力层前进行下采样，减少计算量。例如，在典型混合模型中，自注意力层处理的张量被下采样16倍，而在FastVLM中，最宽的MLP层处理的输入张量被下采样64倍，从而显著降低视觉编码延迟。
• 与LLM的协同工作：FastVLM通过投影层（连接器模块）将视觉编码器与大型语言模型（LLM）连接，使视觉token适配LLM处理格式。这种协同方式有助于将视觉信息有效融入语言生成过程，实现完整的视觉语言模型功能。

FastVLM的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/apple/ml-fastvlm
• arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2412.13303

FastVLM的应用场景

• 视觉问答：快速理解图像并回答相关问题。
• 图文匹配：判断图像与文本描述是否一致。
• 文档理解：解析图像中的文字内容并理解其含义。
• 图像描述生成：为图像自动生成描述性文本。
• 多模态推荐：结合图像和文本信息进行精准推荐。