通過融合不同深度的特征，Florence-VL實現了更全面的視覺理解。

原標題：Florence-VL來了！使用生成式視覺編碼器，重新定義多模態大語言模型視覺信息
文章來源：機器之心
內容字數：5936字

Florence-VL：基于生成式視覺編碼器的多模態大語言模型

近年來，隨著大規模語言模型（LLM）的發展，多模態大語言模型（MLLMs）逐漸成為視覺與語言任務的主流解決方案。為此，馬里蘭大學與微軟研究院聯合提出了Florence-VL，這一模型通過引入生成式視覺編碼器Florence-2，解決了傳統視覺編碼器在細粒度理解和任務泛化能力上的不足。

1. 研究背景

傳統的視覺編碼器如CLIP和SigLIP主要依賴對比學習，雖然在整體語義提取上表現良好，但常常忽略了細節信息。這導致在OCR、對象定位等任務上效果不佳。Florence-VL通過生成式預訓練，整合不同視覺任務，提供更全面的視覺表征。

2. 方：深度與廣度融合（DBFusion）

Florence-VL的核心創新在于深度-廣度融合策略。該策略通過任務提示擴展視覺表征（如圖像描述、OCR、對象定位），并整合多層級特征，確保細節與整體信息的兼顧。通道拼接策略則有效整合不同特征，避免了增加訓練和推理時序列長度的問題。

3. 實驗與結果

研究團隊在多個多模態任務上進行了實驗，包括通用視覺問答、OCR、知識理解等。實驗結果顯示，Florence-VL在TextVQA和OCR-Bench等文本提取任務上表現優異，得益于Florence-2生成式視覺編碼器的支持。此外，在其他任務中，Florence-VL的準確率也相較于傳統方法有所提升。

4. 總結與展望

Florence-VL作為一種基于生成式視覺編碼器的多模態大語言模型，展示了優越的性能。未來的研究將探討自適應融合策略，以便根據任務動態調整深度與廣度特征的平衡，從而進一步提升模型的適應性和表現。

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