多模态模型关键技术演进历程（2019-2025年）
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多模态模型的发展脉络包含奠基探索、架构创新与技术分化、统一融合与模态泛化三个阶段。2019-2022 年，以 ViLBERT、LXMERT 等跨模态预训练模型为开端，CLIP 实现图像与文本在统一语义空间的映射，由 Stable Diffusion 和 Midjourney 引爆图文生成应用的爆发式增长。2023 年，随着技术能力的成熟，模型架构迎来创新与路线分化。GPT-4V探索了端到端的统一 Transformer 架构，LLaVA 则采用“模块化拼接”策略，形成两条并行的技术探索路径。2024 年至今，技术路线开始重新走向融合，Sora 通过将 Transformer与扩散模型深度结合，将生成能力从静态图像泛化至复杂的动态视频。Google Veo3 和GPT-4o 等模型聚焦于音画同步和高精度生成，标志着多模态技术正迈向更为全面、深入的应用落地新纪元。
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