目前，VL（Vision-Language）模型的设计理念有两种主要的思路：一种是将 视觉模型 和 语言模型 融合成一个统一的模型（类似于 VLM，Vision-Language Models），另一种是采用 先训练计算机视觉（CV）模型，再加上语言模型（LLM） 的方法。
这两种思路各有其特点和优势，下面我会具体比较它们并给出当前趋势：
1. VLM（Vision-Language Models）思路
这种思路的核心是将视觉和语言的理解结合到一个统一的模型中。VLM 模型通常会通过一个共同的嵌入空间来连接图像和文本，以便它们能够互相理解并在一个模型中完成任务。
典型的模型：
- CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): 这类模型通过对比学习方法，将图像和文本映射到一个共享的嵌入空间中，从而使得图像和文本可以在同一空间中进行对比和匹配。
- Flamingo、GIT、BLIP：这些模型通过联合训练视觉和语言模型来实现跨模态的理解与生成能力。
优点：
- 能够有效地处理跨模态任务，比如视觉问答、图像描述、图文检索等。
- 模型的设计使得视觉信息和语言信息共享一个表示空间，可以更好地理解视觉与语言之间的关系。
- 通过端到端的训练方式，视觉和语言的表示学习可以高度协同。
缺点：
- 在某些情况下，视觉信息和语言信息的结合可能不够精细，尤其在需要非常强大的语言推理时，模型可能更多依赖于视觉特征而非语言本身。
- 训练这样的大规模多模态模型可能需要更多的计算资源和数据。
2. 先 CV 模型再 LLM 的思路
另一种方式是将 计算机视觉（CV）模型 和 语言模型（LLM） 分开训练。首先，训练一个独立的计算机视觉模型（如图像分类、目标检测等），然后使用图像特征作为输入，输入到一个预训练的大规模语言模型中（如 GPT、BERT 等）。
典型的模型：
- BLIP-2：这类模型在前期使用图像特征（如图像中的对象、场景信息等），然后将这些特征输入到一个独立的语言模型中，生成文本。
- OCR（Optical Character Recognition）+ LLM：视觉处理部分（如文本检测与识别）和语言理解生成部分是独立的，视觉模型提取文本信息后交给语言模型处理。
优点：
- 视觉部分和语言部分可以利用各自的专长，视觉模型专注于提取高质量的视觉特征，语言模型专注于文本生成和理解。
- 如果需要大规模的预训练语言模型（如 GPT-3 等），这种方法更容易与现有的强大语言模型结合，而不需要重新设计复杂的多模态模型架构。
缺点：
- 这种方法可能无法很好地处理视觉信息和语言信息的深度整合，尤其是在某些需要强跨模态推理的任务中，视觉和语言的结合可能不如 VLM 设计的那么紧密。
当前趋势：
目前的趋势倾向于 VLM（Vision-Language Models） 的思路，尤其是在 多模态任务（如图像描述、视觉问答、图文检索等）中。VLM 模型通过将视觉和语言嵌入到同一个表示空间中，能够实现更加紧密的跨模态融合，能够在视觉和语言之间建立更加直接和有效的联系。
例如，像 CLIP、Flamingo、BLIP 等模型，它们通过联合训练视觉和语言模型，能够在图像和文本之间进行更复杂的推理和生成。这种方法不仅提升了跨模态理解的能力，而且也更好地适应了多模态推理的复杂任务。
但 在某些应用场景中，尤其是在需要大量语言推理的场景中，先 CV 模型再 LLM 的架构依然有优势，特别是在视觉信息已经非常精确的情况下，使用现有的强大语言模型（如 GPT-4）处理文本部分，能够显著提高效果。
总结：
- VLM思路 更倾向于将视觉和语言模型紧密结合，以实现更好的跨模态理解和生成，特别适合多模态任务。
- 先CV模型再LLM的思路 适用于需要强大视觉能力与语言能力分别发挥的场景，但对于一些复杂的跨模态任务，可能不如 VLM 整体优化的效果好。
总体来说，现在的趋势是 VLM 思路 更受欢迎，但具体的选择还是要根据任务的需求和计算资源来定。