苹果推出视觉语言模型FastVLM：用更少的视觉 Token，更快理解高分辨率图像

苹果近期发布了 FastVLM系列视觉语言模型，并首次引入其自研混合视觉编码器 FastViTHD。该模型解决当前多模态系统在处理高分辨率图像时面临的效率瓶颈，尤其在移动端和实时交互场景中展现出显著优势。

• GitHub：https://github.com/apple/ml-fastvlm
• 模型：https://huggingface.co/collections/apple/fastvlm-68ac97b9cd5cacefdd04872e

FastVLM 不是简单地堆叠更大参数的模型，而是从架构设计与训练方法入手，重新思考视觉编码的效率问题——如何在不牺牲性能的前提下，大幅降低计算开销，让视觉语言模型真正“跑得快、看得清”。

为什么需要更快的视觉编码？

视觉语言模型（VLMs）已被广泛应用于图像描述、视觉问答（VQA）、文档理解等任务。它们的工作流程通常分为两步：

1. 视觉编码：将输入图像转换为一系列“视觉 token”
2. 语言生成：由大语言模型（LLM）基于这些 token 生成文本响应

其中，视觉编码阶段是性能瓶颈的关键所在。

传统 Vision Transformer（ViT）类编码器在面对高分辨率图像（如 1152×1152 或更高）时，会生成大量 token（例如数千个），导致：

• 编码时间显著增加
• 内存占用高
• 首 token 延迟（TTFT, Time to First Token）变长

这对需要即时反馈的应用（如手机拍照问答、AR交互）极为不利。

核心突破：FastViTHD 混合编码器

FastVLM 的核心在于其新设计的视觉编码器——FastViTHD，一种结合卷积与 Transformer 的混合架构，专为高效处理高分辨率图像而生。

主要创新点：

这一设计使得 FastViTHD 在保持甚至超越现有模型性能的同时，极大压缩了编码延迟和模型体积。

性能对比：不只是快，而且更强

FastVLM 提供多个变体，在不同规模下均展现出压倒性效率优势：

小模型表现（FastVLM-0.5B）

• 使用 Qwen2-0.5B 作为语言主干
• 相比 LLaVA-OneVision-0.5B
  • 首 token 时间（TTFT）快 85 倍
  • 视觉编码器体积小 3.4 倍
  • 在 SeedBench、MMMU、DocVQA 等基准上性能持平或更优

这意味着：一张 1152×1152 的图片，FastVLM 几乎可以“秒级”完成编码并开始生成回答，而同类模型可能需数秒等待。

大模型表现（FastVLM-7B）

• 搭载 Qwen2-7B LLM
• 相比近期作品如 Cambrian-1-8B
  • 使用单一图像编码器（非多编码器架构）
  • TTFT 快 7.9 倍
  • 无需复杂级联结构即可实现高效推理

这表明 FastVLM 并未依赖“堆硬件”或“多编码器并行”来提速，而是通过架构优化实现了本质性效率跃升。

移动端实测：iOS 应用演示落地能力

苹果同步推出了一款 iOS 演示应用，用于展示 FastVLM 在移动设备上的运行效果。

在 iPhone 上：

• 模型可在本地完成图像编码与响应生成
• 用户上传高分辨率照片后，系统迅速返回图文回答
• 整体交互流畅，无明显卡顿或等待

这验证了 FastVLM 架构具备良好的端侧部署潜力，为未来集成至 Siri、相机助手、Notes 文档解析等功能提供了技术基础。

实验验证：效率与性能兼得

FastVLM 在多个权威多模态评测集上进行了测试：

值得注意的是，随着视觉指令微调数据量增加，FastVLM 的性能持续提升，显示出良好的可扩展性与训练稳定性。

技术原理简析

FastVLM 的高效源于三个关键设计：

1. 分阶段处理机制
   • 卷积层快速压缩空间维度，减少 token 数
   • Transformer 层聚焦语义建模，避免全图高分辨率注意力开销
2. 多尺度特征整合
   • 在多个下采样层级提取特征，保留边缘、纹理、结构等多层次信息
   • 更适合细粒度任务（如 OCR、图表解析）
3. 动态分块编码（Tiled Encoding）
   • 将大图切分为小块，分别编码后再融合
   • 支持任意分辨率输入，内存占用可控

这套机制使其既能处理手机截图、扫描文档，也能应对专业级图像输入。