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传统计算机视觉方法依赖手工设计的特征提取算法，如边缘检测和角点检测。这种方法需要专家根据经验设计特征，然后训练分类器进行预测。然而，这种方法在面对光照变化、物体遮挡、视角变化等复杂场景时，往往表现不佳，难以适应真实世界的多样性和复杂性。
深度学习革命性地改变了计算机视觉。与传统方法不同，卷积神经网络能够自动学习特征表示。网络从输入图像开始，通过多个卷积层和池化层，逐步提取从低级特征如边缘和纹理，到高级特征如形状和对象的层次化表示。这种端到端的学习方式，使模型能够自动发现最优特征，大大提高了对复杂场景的处理能力。
多模态融合是大模型理解图像的关键机制。Vision Transformer首先将图像分割成小块，每个块都添加位置编码信息。然后通过自注意力机制，模型能够计算图像不同区域之间的关联性。更重要的是，图像的表示会与文本Token进行融合，建立跨模态的语义对齐。注意力权重显示了图像区域与文本词汇之间的对应关系，这使得模型能够真正理解图像内容与语言描述的关联。
大规模预训练是大模型强大理解能力的根本原因。模型通过学习海量的图文对数据，逐步积累跨模态知识。在训练过程中，数据规模呈指数级增长，模型参数不断优化，将丰富的视觉和语言知识编码到神经网络中。通过对比学习，模型建立了统一的语义空间，实现图像和文本表示的深度对齐。这种大规模的知识积累使模型具备了强大的泛化能力和常识推理能力。
大模型在图像理解方面的实际应用效果令人瞩目。在图像描述生成任务中，模型能够准确描述图像内容，包括物体、颜色、位置关系等。在视觉问答系统中，模型可以回答关于图像的各种问题。文字识别功能让模型能够读取图像中的文本信息。复杂场景理解展现了模型的高级认知能力，能够分析场景类型、天气状况等。这些应用的准确率普遍达到95%以上，响应时间小于1秒，支持100多种语言，展现了大模型强大的图像理解能力和广阔的应用前景。