Qwen3-VL 模型架构及原理详解本文深入分析了Vision Transformer(VIT)和Swin Transformer在图像领域的核心技术原理,重点探讨了Qwen3-VL 模型如何创新性地融合这两种架构的优势。VIT 通过将图像划分为固定大小的 Patch 并应用全局自注意力机制,实现了对图像全局信息的高效建模,在 ImageNet 上达到 88.55% 的最高准确率。Swin Transformer 则通过引入分层架构和Shifted Window Attention机制,将计算复杂度从 VIT 的 O (N²) 降至线性复杂