快手一面:多模态对齐中Q-Former和MLP怎么选！

在多模态对齐任务中，Q-Former和MLP是两种不同的技术方案，它们各有特点和适用场景。
1.结构类型:Q-Former是轻量Transformer(跨模态交互器)；MLP是全连接层（特征投影器）。
2.参数量:Q-Former约188M；MLP仅投影层参数。
3.训练复杂度:Q-Former是两阶段预训练+多任务优化；MLP是两阶段端到端微调。
4.跨模态交互:Q-Former是显式（ITC/ITM/ITG任务动态对齐）；MLP是隐式（依赖LLM自注意力机制）。
4.信息保留:Q-Former是有损压缩（过滤非文本相关特征）；MLP是近似无损（保留原始网格特征）。
5.计算效率:Q-Former低（需多次跨模态计算）；MLP高（仅单次线性变换）。
6.典型应用:Q-Former应用于需强对齐的检索/匹配任务；MLP应用于开放式对话/生成任务（如图像描述）。
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