什么是视觉令牌（Visual Token）

AI解读 3小时前硕雀

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1. 什么是视觉令牌

视觉令牌是把原始图像或视频的像素信息映射为离散、可处理的向量序列的基本单元。它相当于自然语言中的“词”，在视觉模型（尤其是基于 Transformer 的模型）中承担信息承载与交互的角色。通过将图像切分为若干块（patch）或概念片段，并对每块进行特征嵌入，得到的向量即为视觉令牌。

2. 视觉令牌的生成方式

方法	关键思路	典型实现
Patch Tokenization	将图像划分为固定大小（如 16×16）的不重叠补丁，线性投影到高维特征空间，形成 token 序列。	Vision Transformer（ViT）
层次化 Tokenization	采用分层窗口或滑动窗口，使 token 能在不同尺度上捕获局部与全局信息。	Swin Transformer 通过移位窗口实现层次 token
概念令牌（Concept Token）‍	通过无监督或自监督学习，将图像中的语义概念（颜色、形状、姿态等）抽象为离散 token。	Visual Concept Tokenization（VCT）将图像表示为概念 token 集
离散码本 Tokenizer	将像素映射到离散码本（vocabulary），生成离散索引序列，常用于高压缩或生成任务。	视觉分词器将像素映射到 8192 大小的码本
稀疏/自适应 Token	根据图像内容动态分配 token 密度，对重要区域使用更多细粒度 token，背景区域使用少量 token。	Token Clustering Transformer 根据人类关注点自适应 token 分布
跨模态 Token 对齐	将视觉 token 与语言 token 对齐，使多模态大模型能够统一处理视觉与文本信息。	Vista‑LLaMA、视觉感知令牌在多模态 LLM 中的使用
少样本视觉 Token Matching	将图像与标签的补丁级嵌入 token 进行非参数匹配，实现密集预测任务的通用少样本学习。	Visual Token Matching（VTM）项目

3. 视觉令牌在模型中的作用

特征压缩与表达：将高分辨率像素压缩为固定长度的 token 序列，显著降低计算和存储成本，同时保留语义信息。
自注意力交互：在 Transformer 中，token 之间通过自注意力机制相互交流，实现全局依赖建模，提升对复杂场景的理解能力。
跨模态桥梁：视觉 token 与语言 token 共享同一嵌入空间，使得视觉语言模型能够直接在同一序列上进行多模态推理。
可解释性：通过可视化 token 对应的图像区域（如 VCT、TCFormer），可以直观看到模型关注的具体视觉概念或部位。

4. 典型应用场景

图像分类：ViT、Swin 等基于视觉 token 的模型在 ImageNet 等基准上达到或超过卷积网络的性能。
目标检测 & 语义分割：层次化 token 与稀疏 token 结合，可在保持高分辨率的同时实现精细定位。
视频理解：视觉 token 的时间分层（当前、短期、长期 token）帮助模型在导航或动作预测任务中高效利用历史帧信息。
多模态对话 & 生成：视觉感知 token 与语言 token 同步输入大语言模型，实现图文问答、图像描述、视频叙述等功能。
少样本密集预测：VTM 通过 token 匹配实现对新任务的快速适配，适用于医学影像、遥感等领域的少样本学习。

5. 发展趋势与挑战

趋势	说明
离散化与压缩	通过更大码本或向量量化实现更高压缩率，同时保持重建质量。
自适应 Token 密度	根据场景重要性动态分配 token，提升计算效率并增强细粒度感知。
跨模态统一 Token 语义	进一步对齐视觉 token 与语言 token 的语义空间，推动通用人工智能。
可解释与可控生成	通过可视化 token 与概念映射，实现模型决策的可解释性和生成过程的可控性。
硬件友好实现	设计更适合 GPU/TPU 的 token 处理流水线，降低功耗并提升实时性能。

小结
视觉令牌是将图像信息结构化为离散向量序列的核心技术，是现代视觉 Transformer、跨模态大模型以及高效视觉编码的基石。它的生成方式从最初的固定网格切分演进到概念抽象、离散码本、稀疏自适应等多样化形式，支撑了从图像分类到少样本密集预测、从视频导航到多模态对话的广泛应用。随着码本规模、 token 动态分配和跨模态对齐技术的持续进步，视觉令牌将在提升模型效率、可解释性和通用智能方面发挥更大作用。

Visual Token 视觉令牌

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