FastVLM

Qu'est-ce que FastVLM ?

Fast Vision-Language Model

FastVLM (Fast Vision-Language Model) est un modèle de vision-langage développé par Apple, présenté à la conférence CVPR 2025.
Il utilise un encodeur visuel hybride nommé FastViTHD, optimisé pour traiter des images haute résolution tout en réduisant les latences et la taille des modèles.
Cela en fait un excellent candidat pour des applications en temps réel et sur appareil (i.e. on-device)
voir Instagram+12Apple Machine Learning Research+12Share Google+12.

85 fois plus rapide

Concrètement, FastVLM serait jusqu’à 85 fois plus rapide que des modèles comparables (comme LLaVA-OneVision 0.5B),
tout en étant 3,4 fois plus petit
Il atteint ce gain de performance grâce à son architecture simplifiée et efficace.
Voir The Indian Express+7Apple Machine Learning Research+7GitHub+7.

Disponibilité et démonstration

Le modèle FastVLM-0.5B est disponible dès maintenant sur Hugging Face, avec une version demo jouable directement dans le navigateur — sans installation nécessaire Instagram+12Share Google+12aibase.com+12.
Une démo iOS/macOS est également disponible, fonctionnant via le framework interne d’Apple (MLX), démontrant sur un iPhone 16 Pro les capacités du modèle en quasi‑temps réel
Voir Apple Machine Learning Research+1.

Fonctionnalités et usages prévus

Générer instantanément...

FastVLM peut générer instantanément (ou presque) des descriptions d’image, capturer ce que voit la caméra, et fournir des textes comme :

“Décris ce que tu vois en une phrase”
Lire du texte visible
Identifier des objets, émotions, couleurs…
Ces prompts sont disponibles par défaut dans l’interface de démonstration
Voir GitHub+11Share Google+11Tech Times+11 Medium+8The Indian Express+8aibase.com+8.

intégration dans des lunettes intelligentes,

Apple semble préparer ce type de technologie pour une intégration dans des lunettes intelligentes, prévues pour 2026 ou 2027.
Ces lunettes pourraient utiliser FastVLM pour assister les utilisateurs (traduction de panneaux, description d’objets, aide pour les malvoyants…)
Voir Share Google+1.

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Résumé en tableau

Élément	Détail
Modèle	FastVLM (0.5B, 1.5B, 7B paramètres)
Nom de l’encodeur	FastViTHD (hybride, optimisé haute résolution)
Avantages clés	Jusqu’à 85× plus rapide, 3,4× plus petit, fonctionne on-device
Démonstration	Navigateurs via Hugging Face, démo iOS/macOS avec MLX
Cas d’usage attendu	Lunettes intelligentes, assistance pour malvoyants, traduction, etc.
Sortie prévue des lunettes	Entre 2026 et 2027

Action ? testons !

Voici comment vous pouvez tester FastVLM dès maintenant :

🔹 Option 1 : Tester directement dans le navigateur (sans installation)

Rendez-vous sur la page officielle Hugging Face du modèle :
👉 FastVLM Demo sur Hugging Face
Chargez une image ou activez la caméra de votre ordinateur.
Cliquez sur un des prompts proposés (par ex. "Décris cette image") → FastVLM génère une description en temps réel.

🔹 Option 2 : L’essayer en local (Mac ou iPhone)

Apple a publié le modèle via son framework MLX.
Si vous avez un Mac M1/M2/M3 ou un iPhone récent (iPhone 15/16 Pro), vous pouvez :
- Installer MLX :
```
pip install mlx
```
- Télécharger le modèle depuis Hugging Face :
```
git clone https://huggingface.co/apple/FastVLM
```
- Lancer la démo iOS/macOS incluse dans le repo.

🔹 Option 3 : Intégrer dans vos projets

FastVLM existe en plusieurs tailles : 0.5B, 1.5B et 7B paramètres.

Exemple rapide en Python avec Hugging Face :


from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
from PIL import Image

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("apple/FastVLM-0.5B")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("apple/FastVLM-0.5B")

image = Image.open("photo.jpg")
inputs = processor(images=image, text="Décris cette image", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(processor.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))