开源视觉大模型2025入坑提纲（Open-Source Vision Foundation Models）

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截至目前（2025 年 10 月），视觉大模型已经形成了较为丰富的生态，涵盖图像分类、目标检测、图像生成、多模态理解与生成等多个方向。这些模型通常基于 Transformer 架构，并在大规模数据集上预训练，支持下游任务微调或零样本推理。

以下是我对当前主流 开源视觉大模型 的系统性梳理，包括 纯视觉模型 和多模态视觉 - 语言模型。

一、纯视觉大模型（Vision-Only Foundation Models）

1. DINOv2（Meta AI, 2023）

特点：自监督学习，无需标注数据，通过自蒸馏（self-distillation）训练。
架构：ViT（Vision Transformer）系列，包括 ViT-S/B/L/g。
参数量：最大版本 ViT-g 有 10 亿参数。
能力：
提取通用视觉特征
支持分类、检测、分割、深度估计等下游任务
特征具有强迁移性
开源：✅ 模型权重与代码（GitHub）
数学原理：基于 SwAV + iBOT 的自监督对比学习，使用教师 - 学生架构，教师模型通过 EMA 更新。

2. SAM（Segment Anything Model）（Meta AI, 2023）

特点：零样本图像分割，支持点、框、文本提示。
架构：
图像编码器：ViT-H（632M 参数）
提示编码器 + 掩码解码器
训练数据：SA-1B 数据集（11 亿张图像，10 亿级掩码）
开源：✅ 模型权重与代码（GitHub）
局限：擅长分割，但不具备高层语义理解（如“这是猫”）。

3. MAE（Masked Autoencoders）（Meta AI, 2021）

特点：掩码自编码器，类似 NLP 中的 BERT。
方法：随机掩码 75% 图像块，重建原始像素。
架构：ViT-B/L/H
开源：✅ 代码（GitHub），权重可复现
影响：为后续自监督视觉模型奠定基础。

4. InternImage / InternViT（OpenGVLab, 2022–2024）

特点：面向通用视觉任务的大模型系列。
代表模型：
InternImage：基于 CNN 的大模型（类似 ConvNeXt 扩展）
InternViT：基于 ViT 的自监督模型
开源：✅（GitHub）
应用：支持检测、分割、姿态估计等。

二、多模态视觉 - 语言大模型（Vision-Language Models）

1. LLaVA / LLaVA-NeXT / LLaVA-OneVision（2023–2024）

机构：威斯康星大学 & MBZUAI 等
架构：
视觉编码器：CLIP ViT-L/14 或 DINOv2
投影层：MLP 或 Q-Former
语言模型：Vicuna / LLaMA-2 / LLaMA-3
能力：
图像理解、问答、描述生成
支持多图、视频（OneVision）
开源：✅ 全套代码、权重、训练数据（GitHub）
版本演进：
LLaVA-1.5：使用 MLP 投影，性能接近 GPT-4V
LLaVA-NeXT：支持更高分辨率（336×336 → 672×672+）
LLaVA-OneVision：统一图像与视频理解

2. Qwen-VL / Qwen2-VL（通义千问, Alibaba, 2023–2024）

特点：支持高分辨率、细粒度视觉理解。
创新：
动态分辨率处理：通过 RoPE 扩展支持任意长宽比
视觉定位：可输出边界框（如“红色汽车的位置是 [x1,y1,x2,y2]”）
开源：✅ 模型权重与代码（GitHub）
版本：
Qwen-VL：基于 LLaMA 架构
Qwen2-VL：更强的语言理解与 OCR 能力

3. InternVL（OpenGVLab, 2023–2024）

目标：对标 GPT-4V 的开源多模态模型。
架构：
视觉编码器：InternViT-6B（60 亿参数 ViT）
语言模型：LLaMA-2 / Qwen
投影层：MLP
训练数据：大量图文对 + 合成数据
性能：在多个多模态基准（如 MME、MMBench）上超越 LLaVA
开源：✅（GitHub）

4. Fuyu-8B（Adept AI, 2023）

特点： 无需独立视觉编码器，直接将像素 patch 输入语言模型。
架构：简化设计，图像 patch 线性嵌入后与文本 token 拼接。
优势：端到端训练，支持任意分辨率。
开源：❌ 模型未完全开源（仅 API），但架构公开。
意义：启发了后续如 Idefics2、Phi-3-Vision 的设计。

5. Idefics2（Hugging Face, 2024）

架构：
视觉编码器：SigLIP（更强于 CLIP）
语言模型：Mistral-7B
投影层：交叉注意力
能力：支持多图像、OCR、复杂推理
开源：✅（Hugging Face）
亮点：在低资源下表现优异，适合本地部署。

6. CogVLM / CogVLM2（智谱 AI, 2023–2024）

特点：强调 视觉专家模块，在 ViT 和 LLM 之间插入深度视觉理解层。
开源：部分开源（CogVLM-17B 权重需申请，CogVLM2 逐步开放）
能力：强 OCR、细粒度识别、科学图表理解

三、开源图像生成大模型（Text-to-Image）

1. Stable Diffusion 系列（Stability AI）

SD 1.5 / SD 2.1：经典版本，广泛使用
SDXL（2023）：1024×1024 分辨率，双文本编码器
SD3（2024）：基于 Diffusion Transformer（DiT），非 U-Net
开源：✅ 全部权重与代码（GitHub）

2. PixArt-α / PixArt-Σ（华为 & 清华, 2023–2024）

架构：DiT（Diffusion Transformer）
优势：媲美 SDXL，但训练更高效
开源：✅（GitHub）

3. FLUX.1（Black Forest Labs, 2024）

版本：
FLUX.1-pro：闭源
FLUX.1-schnell：开源蒸馏版
能力：高质量、高一致性生成
开源：✅ schnell 版本（Hugging Face）

四、开源视频理解与生成模型

1. Video-LLaMA / Video-ChatGPT

基于 LLaVA 扩展，支持视频帧理解
开源：✅

2. OpenVLA（OpenVLA Project, 2024）

用于机器人视觉 - 语言 - 动作控制
开源：✅

3. ModelScope 文生视频（阿里）

如 Text-to-Video-MS-1.7B
开源：✅（ModelScope）

五、推荐选择指南

需求	推荐模型
通用图像理解（开源最强）	InternVL-2 或 LLaVA-OneVision
高分辨率 & 视觉定位	Qwen2-VL
本地部署（7B 以下）	Idefics2-8B、Phi-3-Vision
图像分割	SAM / MobileSAM / FastSAM
自监督视觉特征	DINOv2
文生图	SDXL、PixArt-Σ、FLUX.1-schnell
视频理解	LLaVA-OneVision、Video-LLaMA

六、总结

当前 开源视觉大模型生态已相当成熟，在多个维度接近或达到闭源模型（如 GPT-4V、Gemini）的水平。关键趋势包括：

多模态统一架构：图像、视频、文本统一处理（如 LLaVA-OneVision）
高分辨率支持：动态 RoPE、窗口注意力等技术突破分辨率限制
更强视觉编码器：DINOv2、SigLIP 逐步替代 CLIP
轻量化与本地化：7B 以下模型（如 Phi-3-Vision）可在消费级 GPU 运行

🔗 资源汇总：
Hugging Face Vision Models: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=image-to-text
OpenGVLab: https://github.com/OpenGVLab
LLaVA 系列: https://llava-vl.github.io/

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