FastVLM – 高效视觉语言模型的创新突破
FastVLM 是什么
FastVLM 是苹果公司开发的一种高效视觉语言模型编码器系统，专为高分辨率图像处理优化。它能将高分辨率图像高效转换为 LLM 可处理的视觉 token，大幅提升图文理解的速度与效能，在保持高准确性的同时，显著减少编码时间和视觉 token 数量，降低整体延迟，实现延迟、模型大小和准确性之间的优化平衡，适合部署在移动设备等资源有限的端侧设备上。
核心功能
- 高效编码高分辨率图像：采用 FastViTHD 编码器，即使在高分辨率图像下，也能快速将其转化为视觉 token，减少编码时间，如 FastVLM-0.5B 首词元响应速度比 LLaVA-OneVision-0.5B 快 85 倍，编码速度比同类模型快 85 倍。
- 低延迟响应：在 LLaVA-1.5 设置中，首次 token 生成时间（TTFT）提升了 3.2 倍，FastVLM-7B（+Qwen2-7B LLM）优于 Cambrian-1-8B，首 token 输出快 7.9 倍。
- 模型尺寸优化：视觉编码器尺寸比同类模型小 3.4 倍，便于在移动设备上部署，其最小模型版本体积仅为同类的 3.6 分之一。
- 高准确性：在多项基准测试如 SeedBench、MMMU 等中，性能与更大模型相当，在 COCO Caption 基准上达到 82.1% 准确率。
- 简化设计：仅通过缩放输入图像尺寸实现 token 数量和分辨率的平衡，无需额外的 token 剪枝。
技术原理
- 混合视觉编码器 FastViTHD：结合卷积层和 Transformer 块的优点，卷积层处理高分辨率图像并基于下采样操作减少 token 数量，Transformer 块进一步提取高质量视觉特征。其包含多个阶段，每个阶段都有特定的深度和嵌入维度，如深度设置为[2，12，24，4，2]，嵌入维度为[96，192，384，768，1536]。与简单扩展 FastViT 架构不同，FastVLM 引入额外阶段，在自注意力层之前进行下采样，使自注意力层只需处理下采样后的张量，减少计算量。
- 优化的架构设计：通过动态分辨率调整、层次化令牌压缩和硬件优化等技术，如多尺度特征融合智能识别关键图像区域，减少冗余计算，将视觉令牌数量从 1536 减少到 576，计算负载降低 62.5%，并针对苹果自家芯片优化矩阵运算，支持 FP16 和 INT8 量化，确保低功耗运行。
- 与 LLM 的协同工作：视觉编码器输出的视觉 token 基于投影层被转换为适合 LLM 处理的格式，LLM 用视觉 token 和文本输入进行融合理解，生成相应输出，实现视觉语言模型的功能。
支持平台
FastVLM 基于苹果自研的 MLX 框架开发，并借助 LLaVA 代码库进行训练，重点针对搭载 Apple Silicon 芯片的设备如 iPhone、iPad 和 Mac 进行端侧 AI 运算优化，也可在 Linux 系统上运行。苹果还发布了 iOS 演示应用，展示其在移动设备上的实时性能。
团队介绍
FastVLM 由苹果机器学习团队研发。苹果在人工智能领域投入大量资源进行研发，其团队汇聚众多机器学习和计算机视觉领域的顶尖专家，具备深厚的技术积累和创新能力。他们综合分析图像分辨率、视觉延迟、词元数量与 LLM 大小等因素，设计出 FastVLM，展现了在 AI 领域的技术实力。
项目资源
业务场景
- 智能设备：为 iPhone、iPad、Mac 等苹果设备提供实时的视觉交互能力，如拍照后的图像描述生成、相册智能分类等。
- 智能穿戴：助力智能眼镜等穿戴设备实现本地化的视觉理解与交互，如增强现实场景中的物体识别与信息提示。
- 边缘计算：适用于边缘设备的多模态 AI 应用，如工业场景中的设备故障检测与图像识别，可在本地快速处理图像数据并给出结果。
- 实时图文任务：在需要快速响应的图文任务中表现优异，如在线教育中的图像内容解析、智能客服的图像问答等。