用玩梗方式解释ViT模型：人脸当输入的搞笑示意图
文本内容
假、MLP Head、Transformer Encoder、Patch + Position Embedding、Linear Projection of Flattened Patches、(x) patch embedding
整体描述
这张图用玩梗的方式调侃视觉Transformer（ViT）模型的输入处理流程，将一张真人的脸作为输入，把人脸分割成多个类似ViT中Patch的区块，对应模型的Linear Projection of Flattened Patches模块，接着连接Patch+Position Embedding、Transformer Encoder，最后标注了一个“假”的MLP Head，用幽默的方式可视化了ViT模型的结构，让专业的AI模型知识变得通俗易懂，没有双关或谐音梗。
来源说明
这张图是网友对视觉Transformer（ViT）模型结构的趣味改编图，常见于AI技术相关的科普、调侃场景，在知乎等技术交流平台有流传，图右下角有知乎用户“Ey_奕辰”的水印，推测是该用户制作或发布的改编图，将AI模型结构和人脸图像结合，属于P图改编的创作。
![这张图详细展示了一个基于Vision Transformer（ViT）的伪造人脸检测模型的完整工作流程：
1. 输入阶段：将原始人脸图像分割为多个规则的图像块（Patch）；
2. 预处理阶段：对每个分块图像进行展平后的线性投影（Linear Projection of Flattened Patches），再添加额外的可学习[class]嵌入（标记为0*的特殊嵌入）和位置嵌入（Patch + Position Embedding），生成序列化的嵌入向量；
3. 特征编码阶段：将嵌入向量序列输入到Transformer Encoder中进行全局特征提取；
4. 输出阶段：通过MLP Head（多层感知机头部）输出检测结果“假”，完成对伪造人脸的识别。
图中用具体的人脸分块示例直观呈现了从原始图像到模型输入的转换过程，清晰解释了ViT架构在伪造人脸检测任务中的应用逻辑。](https://gengtu.net/image/memes/b9/60/e0/ac/b960e0acfb793bbc10ddcc0c94b8e3cd.png/c)
