🎉AI学习星球推荐： GoAI的学习社区 知识星球是一个致力于提供《机器学习 | 深度学习 | CV | NLP | 大模型 | 多模态 | AIGC 》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于 前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接
✨专栏介绍： 本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。
💙作者主页: GoAI |💚 公众号: GoAI的学习小屋 | 💛交流群: 704932595 |💜个人简介 ： 掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等，专注大数据与AI 知识分享。
💻文章目录
《深入浅出多模态》（一）：多模态模型论文最全总结
《深入浅出多模态》（二）：多模态任务应用与背景
《深入浅出多模态》（三）：多模态任务前言知识
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：CLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：ALBEF
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：BLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：BLIP2
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：MiniGPTv4
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：InstructBLIP
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：LLava系列
《深入浅出多模态》之多模态经典模型：Flamingo系列（本篇）
👨💻导读： 本文为《深入浅出多模态》系列：多模态经典模型 Flamingo系列详解。本文将从论文精读、训练数据、核心结构、开源代码、评测结果、部署方式等多个角度逐一展开，适合多模态领域入门用户、开发者与研究者参考与使用。
传统多模态模型总结
✨Flamingo 系列（DeepMind）
Flamingo简介：
Flamingo是由DeepMind（Google DeepMind）提出的一系列强大的多模态（视觉-语言）大模型，首次于2022年4月发布。Flamingo系列模型设计的目标是“更少样本（few-shot）”和“零样本（zero-shot）”场景下，实现高效的视觉与语言任务统一理解和推理，成为多模态大模型领域的重要里程碑之一。
**目标：**构建可泛化的视觉语言对话模型，支持few-shot 与 zero-shot 多模态任务。
paper : Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
code : https://github.com/lucidrains/flamingo-pytorch，2022年4月
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 可插拔视觉语言模块 | 无需大规模重训，视觉模块可灵活接入语言大模型（如Chinchilla） |
| Perceiver Resampler | 将视觉 token 从 CLIP 中降维成少量稠密 token，减轻LLM输入负担 |
| 支持连续对话场景 | 实现图文混合输入输出，适配如图文问答、视频理解、对话等 |
| Few-shot 强泛化能力 | 仅用几个演示样例即可解决新任务，强调通用性和灵活性 |
一、Flamingo 系列发展脉络
1. Flamingo (2022) - 首个版本
-
论文：Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning
-
发布时间：2022年4月
-
核心目标：
- 让大模型在视觉-语言任务上具备强大的适应能力，能在极少样本甚至零样本下完成复杂视觉-语言推理。
- 模型无需针对每个新任务特定微调，只需给出少量“上下文示例”（prompting）即可直接泛化。
-
模型结构：
-
关键创新：
- 模块化架构：将大型预训练语言模型（如Chinchilla, Gopher）与冻结的视觉编码器（如Perceiver Resampler, Frozen ViT）通过特定的多模态交互层（Perceiver Resampler+Cross-Attention）无缝耦合。
- 少样本泛化：通过上下文学习（In-Context Learning），模型能在未见过的新任务上，仅靠少量样本展示即可获得优异表现。
- 端到端训练：视觉和语言部分联合训练，但底层基础模型参数可冻结，提升训练效率和通用性。
-
主要能力：
- 图像-文本理解（如图片问答）
- 图文推理
- 多轮视觉-语言对话
- 视频多模态任务（后续扩展）
2. Flamingo V2 / Flamingo-2 (2024)
- 论文：Flamingo-2: Advancing Open Multimodal AI
- 发布时间：2024年
- 核心进展：
- 开放权重：Flamingo-2及其微调权重部分开源，推动社区多模态AI发展。
- 大规模数据训练：在更大规模的图文/视频数据上训练，进一步提升泛化能力。
- 更高性能：在VQA、视觉推理、图像描述等任务上已超越同期众多多模态模型。
- 更强视频能力：Flamingo-2原生支持视频输入，能处理视频-文本多模态任务。
- 主要能力：
- 图片、视频与文本的统一理解与生成
- 视频问答、多模态推理
- 更强的少样本/零样本泛化能力
3. 衍生与影响
- Flamingo的架构思想影响了后续一系列多模态大模型（如LLaVA、MiniGPT-4、OpenFlamingo等）。
- OpenFlamingo是社区复现和开放的Flamingo变体，方便学术与工业实验。
二、Flamingo模型技术细节
1. 整体架构
- 视觉编码器：通常为Frozen ViT（Vision Transformer），将图片/视频帧编码为视觉特征。
- Perceiver Resampler：对视觉特征进行降维和重采样，适配下游Transformer模型。
- 语言模型：大规模预训练LM（如Chinchilla、Gopher），专注于文本理解与生成。
- 交互层（Cross-attention）：连接视觉特征与语言模型，通过交叉注意力机制实现多模态融合。
- 端到端结构：整体通过联合训练实现视觉-语言高效对齐。
2. Few-shot/Zero-shot Prompting
- Flamingo支持用户以“方式示例+任务输入”的方式（prompt）灵活适配新任务，无需微调。
- 例如：给定几组图片+文本问答对作为示例，“In-context learning”能力使模型快速适应新任务。
3. 多模态输入输出
- 支持单图、多图、视频帧+文本混合输入，输出为文本（如描述、推理、回答等）。
三、Flamingo代表任务与表现
- 视觉问答（VQA）：在多种VQA数据集上实现SOTA或接近SOTA表现。
- 图片描述（Captioning）：生成自然语言描述图片内容，表现优异。
- 视觉常识推理：如OK-VQA、ScienceQA等复杂推理任务。
- 多轮多模态对话：支持连续图片/文本对话场景。
- 视频问答：Flamingo-2原生支持，能理解并推理视频内容。
下游任务能力：
Flamingo 在多个多模态任务中表现出色，包括：
🖼️ 图像问答（VQA）
📄 图像字幕生成
📹 视频QA与事件理解
📊 科学图表问答
💬 图文多轮对话
四、Flamingo 与其他多模态大模型比较
| 模型 | 公司 | 支持模态 | Few-shot能力 | 视频输入 | 开源情况 |
|---|---|---|---|---|---|
| Flamingo | DeepMind | 图像+文本(+视频) | 极强 | 是（V2） | V2部分权重开源 |
| Kosmos | 微软 | 图像+文本 | 强 | 否 | 部分开源 |
| LLaVA | 社区 | 图像+文本 | 强 | 否 | 开源 |
| GPT-4V | OpenAI | 图像+文本 | 强 | 否 | 闭源 |
| Gemini | 图像+文本(+音频) | 极强 | 是 | 闭源 |
五、总结
Flamingo系列通过创新的视觉-语言融合架构和强大的上下文学习能力，极大推动了多模态大模型在少样本/零样本场景下的泛化能力，是多模态AI领域的重要里程碑。其开放性和高性能，推动了学术界和产业界多模态AI的快速发展和普及。
