【深度学习新浪潮】多模态模型如何处理任意分辨率输入？

多模态模型处理任意分辨率输入的能力主要依赖于架构设计的灵活性和预处理技术的结合。以下是核心方法及技术细节：

一、图像模态的分辨率处理

1. 基于Transformer的可变补丁划分（ViT架构）

• 补丁化（Patch Embedding）：
  将图像分割为固定大小的补丁（如16×16或32×32像素），不同分辨率的图像会生成不同数量的补丁。例如：

  • 224×224图像 → 14×14补丁（共196个）
  • 384×384图像 → 24×24补丁（共576个）
    每个补丁通过线性投影转化为嵌入向量，序列长度（补丁数）随分辨率变化。

• 位置编码的可扩展性：

  • 动态位置编码：训练时使用可插值的位置编码（如双线