经典的MLLM可以抽象为三个模块，即Modality Encoder、LLM 和连接它们的模态接口Connector。与人类相似，图像/音频等模态编码器是接收和预处理光/声信号的眼睛/耳朵，而LLM就像人类大脑，能够理解和推理处理后的信号。
在两者之间，模态接口用于对齐不同的模态。一些MLLM还包括Generator，用于输出非文本模态。本文主要介绍Modality Encoder
【经典MLLM架构】
一、Modality Encoder 简介
多模态编码器将原始信息（如图像或音频）压缩为更紧凑的表示形式。一种常见的方法是使用与其他模态对齐的预训练编码器，而不是从头开始训练。本文主要介绍 Modality Encoder。包括 Visual Encoder、Non-Visual Encoder、Unified Multimodal Encoder。
二、Visual Encoder
CLIP-VIT： 作为Vision-Language Model最流行的选择，提供了图像-文本的表征对齐，参数量和数据量的 scale 比较好
SigLip： 逐渐开始流行，源于它的参数量更小，性能更强
局限性： 当前存在的预训练的ViTs，局限性是输入的是固定的低分辨率(224*224, 336*336)图像，对于OCR、追求图像细节的VQA等任务来说，高分辨率的感知是必要的。
如何处理高分辨率图像的输入呢？本文将介绍以下三种方案。
2.1 方案一：Image Slice-Based
基于图像切片的方案：将输入的高分辨率图像分割成多块，分别进行encoder
代表模型： GPT-4V, LLaVA-NeXT, MiniCPM-V 2.0/2.5, LLaVA-UHD, mPLUGDocOwl 1.5, SPHINX, InternLM-XComposer2-4KHD, Monke
下图为 llava-next 方案，采用改方案，对于 OCR 任务指标具有明显提升
2.2 方案二：Dual Branch Encoders
该方案采用两个分支分别进行图像编码，一个分支是hight-resolution image encoder，另一个分支是low-resolution image encoder，代表模型：CogAgent、Mini-Gemini、DeepSeek-VL、LLaVA-HR。
2.3 方案三：VIT-Free
采用linear projection 直接将image patch映射为tokens，摆脱了vit的表示形式，但是该方案训练成本更高，并且会产生较长的视觉tokens，代表模型：Fuyu, OtterHD。
【Fuyu模型架构图】
三、Non-Visual Encoder
非视觉编码器包括音频编码器、3D编码器等
1）Audio：Ahisper、AudioCLIP、HuBERT、BEATs
2）3D Point：Point-BERT
四、Unified Multimodal Encoder
Unified Multimodal Encoder支持对多模态数据的统一编码，如图像、文本、音频、深度、热和惯性测量单元（IMU）数据进行编码。配备强大的编码器，可以响应多种模态的输入。
1）ImageBind： 将所有模态嵌入到图像的联合表示空间中。好的模态对齐表示有助于LLM理解
【ImageBind: One Embedding Space To Bind Them All. 2023】
2）LanguageBind: 将所有模态嵌入语言的联合表示空间。好的模态对齐表示有助于LLM理解
【LanguageBind: Extending Video-Language Pretraining to N-modality by Language-based Semantic Alignment. 2023】
