多模态模型实现原理详细介绍
以下是多模态模型实现原理的逐步详解,涵盖文本、图像、音频、视频四种模态的数据处理到模型输出的完整流程。我们将以 图文多模态模型(如CLIP) 为例,分步骤拆解实现原理。
一、多模态模型核心思想
多模态模型的核心是 将不同模态的数据映射到同一语义空间,使不同模态的相似内容在向量空间中靠近。关键步骤包括:
- 模态编码:将不同模态数据转换为特征向量。
- 对齐学习:通过对比学习或交叉注意力机制对齐不同模态的表示。
- 任务适配:针对下游任务(如分类、生成)微调模型。
二、数据格式转换详解
1. 文本模态处理
目标:将文本转换为模型可理解的数值向量。
步骤:
- 分词(Tokenization) :
- 使用分词器(如BERT的WordPiece)将句子拆分为词或子词单元。
- 例如:
"a cat"
→["a", "cat"]
→ 转换为ID[1, 3021]
。
- 添加特殊标记:
- 插入
[CLS]
(分类标记)和[SEP]
(分隔标记)。 - 例如:
[CLS] a cat [SEP]
→[101, 1, 3021, 102]
。
- 插入
- 填充/截断:
- 统一文本长度(如最大长度=77),不足时填充
[PAD]
。
- 统一文本长度(如最大长度=77),不足时填充
- 向量化:
- 通过嵌入层(Embedding Layer)将ID转换为词向量(维度=768)。
代码示例(Hugging Face) :
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "a cat sitting on a mat"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding="max_length", max_length=77)
print(inputs["input_ids"].shape) # torch.Size([1, 77])
2. 图像模态处理
目标:将图像转换为特征向量。
步骤:
- 分块(Patchify) :
- 将图像分割为固定大小的块(如ViT的16x16像素块)。
- 例如:224x224图像 → 分成14x14=196个块。
- 线性投影:
- 每个块展平为向量(16x16x3=768维),通过线性层映射到模型维度(如768维)。
- 添加位置嵌入:
- 为每个块添加位置编码(保留空间信息)。
- 添加
[CLS]
标记:- 在序列开头插入可学习的分类标记(用于全局特征)。
代码示例(ViT处理) :
from transformers import ViTFeatureExtractor
extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
image = Image.open("cat.jpg")
inputs = extractor(images=image, return_tensors="pt")
print(inputs["pixel_values"].shape) # torch.Size([1, 3, 224, 224])
3. 音频模态处理
目标:将音频波形转换为频谱特征。
步骤:
- 预处理:
- 重采样为固定采样率(如16kHz)。
- 短时傅里叶变换(STFT) :
- 将时域信号转换为频域的梅尔频谱图(Mel Spectrogram)。
- 分帧与归一化:
- 分割为固定长度帧(如25ms/帧),标准化到[-1, 1]。
- 投影为向量:
- 通过卷积层或Transformer编码器提取特征。
代码示例(Wav2Vec 2.0) :
from transformers import Wav2Vec2Processor
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
audio, sr = librosa.load("speech.wav", sr=16000)
inputs = processor(audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt")
print(inputs["input_values"].shape) # torch.Size([1, 16000])
4. 视频模态处理
目标:将视频分解为时空特征。
步骤:
- 帧采样:
- 按固定间隔抽取关键帧(如每秒1帧)。
- 空间编码:
- 对每帧用图像编码器(如ViT)提取特征。
- 时间建模:
- 使用3D卷积或时序Transformer融合帧间关系。
代码示例(Video Swin Transformer) :
from transformers import VideoMAEFeatureExtractor
extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("MCG-NJU/videomae-base")
video = np.random.randn(16, 3, 224, 224) # 16帧视频
inputs = extractor(videos=list(video), return_tensors="pt")
print(inputs["pixel_values"].shape) # torch.Size([1, 16, 3, 224, 224])
三、多模态对齐与融合
1. 单模态编码器
- 文本编码器:BERT、RoBERTa。
- 图像编码器:ViT、ResNet。
- 音频编码器:Wav2Vec 2.0、HuBERT。
- 视频编码器:TimeSformer、VideoMAE。
2. 跨模态对齐方法
(1) 对比学习(CLIP风格)
- 原理:拉近匹配的图文对向量,推开不匹配的。
- 损失函数:对称交叉熵损失(InfoNCE)。
-
# 计算相似度矩阵(batch_size x batch_size) logits_per_text = text_embeds @ image_embeds.t() / temperature logits_per_image = image_embeds @ text_embeds.t() / temperature# 对比损失 loss = (cross_entropy(logits_per_text, labels) + cross_entropy(logits_per_image, labels)) / 2
(2) 交叉注意力(BLIP风格)
- 原理:通过Transformer的QKV机制交互模态信息。
# 文本作为Query,图像作为Key/Value
cross_attn_output = nn.MultiheadAttention(query=text_embeds, key=image_embeds, value=image_embeds
)
四、模型输出与任务适配
1. 输出类型
- 分类任务:取
[CLS]
标记的向量接分类头。 - 生成任务:用解码器(如GPT-2)生成文本。
- 检索任务:计算模态间余弦相似度。
2. 端到端流程示例(图文检索)
# 输入:图像+文本
image = Image.open("cat.jpg")
text = "a photo of a cat"# 编码
image_features = image_encoder(image) # shape: [1, 768]
text_features = text_encoder(text) # shape: [1, 768]# 归一化后计算相似度
image_features = image_features / image_features.norm(dim=1, keepdim=True)
text_features = text_features / text_features.norm(dim=1, keepdim=True)
similarity = (image_features @ text_features.T).item() # 输出相似度得分