通用视觉模型（VGM）研究背景 - 通用视觉模型（VGM）曾是计算机视觉领域的研究热点，旨在构建统一架构处理图像、点云、视频等多种模态输入及分类、检测、分割等多样化任务，目标是实现「视觉模型大一统」[1] - 随着大语言模型（LLM）的兴起，多模态大模型成为新趋势，视觉被视作语言模型的输入模态之一，其独立性被重新定义，传统VGM研究面临边缘化风险[1] - 视觉数据具有结构化强、空间信息丰富等优势，但存在模态间差异大、难替代的挑战，如2D图像、3D点云和视频流的统一处理问题在当前多模态范式中未充分解决[1] VGM的核心能力与价值 - VGM通过广泛预训练和共享表示实现跨任务零样本迁移，无需为单一任务专门调整，解决了传统视觉模型任务专用化的局限性[7] - VGM具备多模态输入统一处理能力，能将图像、点云、视频等映射到共享特征空间，同时支持多任务并行处理（如图像识别与视频分析）[7][8] - 清华大学团队在IJCV发表的综述系统梳理了VGM研究进展，涵盖输入统一方法、任务通用策略等，为未来视觉模型发展提供参考[2] VGM的技术实现框架 - 编码式框架通过共享特征空间统一输入模态，使用Transformer编码不同数据（如图像、文本），最终生成统一输出[12] - 序列到序列框架借鉴NLP方法，将可变长度输入（如视频）转换为固定表示，适用于图像生成等任务[13] - 多任务学习、视觉-语言学习等技术被用于扩充VGM知识边界，相关领域研究为模型设计提供技术补充[13] VGM的数据与评测体系 - 训练采用大规模多模态数据集（图像/视频/点云），任务分为图像、几何、时间序列等四类，评测注重跨任务泛化能力[9] - 研究对比了主流VGM在22个基准数据集的表现，但未披露具体数据指标[14] VGM的挑战与未来方向 - 当前面临统一框架设计优化、训练效率提升和大规模数据处理等挑战，数据标注仍是发展瓶颈[16] - 自动化标注技术和大规模无监督学习将成为研究重点，需解决模型偏见、公平性等伦理问题[16] - 应用潜力覆盖智能监控、自动驾驶等领域，可扩展至视觉问答、图像-文本检索等复杂任务[16]