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多模态大模型中的图片文本对齐

article 2024/11/12 17:15:27

在多模态大模型（如 CLIP、BLIP、DALL-E 等）中，实现文本与图片的对齐是为了让模型能够理解并关联不同模态的数据，即将文本和图片映射到相同的语义空间，以便它们可以进行交互和对比。实现文本与图片对齐的核心在于将两种模态的数据表示转换为共同的嵌入空间，然后使用对比学习等方法进行对齐。

1. 文本与图片的对齐流程概述

特征提取：首先，分别从文本和图片中提取特征。
- 文本可以通过预训练的语言模型（如 Transformer、BERT、GPT）进行编码。
- 图片则可以通过卷积神经网络（如 ResNet、Vision Transformer）进行编码。
共享语义空间：通过设计共同的嵌入空间，将文本特征和图片特征映射到同一空间中，使得相同语义的文本和图片在这个空间中的距离较近。
对齐学习：通过对比学习或其他损失函数，使得配对的文本和图片的嵌入更加接近，而不配对的嵌入距离增大，从而实现跨模态对齐。

2. 文本与图片的特征提取

在多模态模型中，文本和图片的特征提取方法不同，但最终目的是将它们转换成向量表示。

文本特征提取：
通常使用预训练的语言模型，如 GPT、BERT、Transformer 等。模型会将输入的文本（例如句子、段落）编码为一个固定维度的向量。

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("A description of an image", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
text_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)  # 将文本编码为嵌入

图片特征提取：
对于图片，通常使用卷积神经网络（如 ResNet）或视觉 Transformer（ViT）来提取图片的视觉特征。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

# 使用预训练的 ResNet 提取图片特征
resnet = models.resnet50(pretrained=True)
resnet = torch.nn.Sequential(*list(resnet.children())[:-1])  # 去掉最后一层全连接层

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

img = Image.open("image.jpg")
img_tensor = transform(img).unsqueeze(0)
image_embedding = resnet(img_tensor).squeeze()  # 得到图片的特征向量

3. 共同嵌入空间

为了实现文本和图片的对齐，需要将它们的特征向量映射到相同的语义空间。在这个空间中，描述相同事物的文本和图片应该具有相似的向量表示。

具体实现时，通常会为文本和图片分别设计两套编码器，然后将它们的嵌入映射到相同的维度。这些编码器的输出可以通过线性层或其他方式映射到共享的语义空间中。

示例：文本和图片的映射到共同空间

# 将文本和图片分别映射到共享的嵌入空间
text_projection = torch.nn.Linear(text_embedding.size(1), 512)  # 512 维度的共同空间
image_projection = torch.nn.Linear(image_embedding.size(0), 512)

projected_text_embedding = text_projection(text_embedding)
projected_image_embedding = image_projection(image_embedding)

4. 对比学习进行对齐

在多模态模型中，对齐的核心技术是 对比学习（Contrastive Learning）。对比学习通过最小化相似文本-图片对的距离，最大化不相关对的距离，从而实现对齐。最常用的损失函数是 对比损失（Contrastive Loss），其中以 CLIP 中使用的 InfoNCE Loss 最为典型。

InfoNCE 损失的基本思路：

给定一对文本-图片，计算它们在嵌入空间中的余弦相似度。
使得配对的文本和图片的余弦相似度最大化，而不配对的相似度最小化。
损失函数的目标是让正样本对的相似度更高，负样本对的相似度更低。

对比学习损失的示例：

import torch.nn.functional as F

# 计算文本和图片嵌入的余弦相似度
logits_per_text = torch.matmul(projected_text_embedding, projected_image_embedding.T)
logits_per_image = torch.matmul(projected_image_embedding, projected_text_embedding.T)

# 生成对比损失
labels = torch.arange(len(text_embedding)).to(device)  # 假设 N 对样本，生成标签 0, 1, 2, ..., N-1
loss_text = F.cross_entropy(logits_per_text, labels)
loss_image = F.cross_entropy(logits_per_image, labels)

loss = (loss_text + loss_image) / 2

5. 预训练与微调

文本与图片对齐通常通过大规模的预训练数据来实现。模型会从海量的图文对数据中学习如何将两种模态进行关联。常见的预训练策略包括：

自监督学习：使用图文对数据进行预训练，通过对比学习、图文匹配等任务来学习对齐。
监督学习：在某些任务中，如果有明确的标签（例如图文分类或图像描述），可以使用有监督学习来微调模型。

6. 常见多模态对齐模型

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）：OpenAI 提出的 CLIP 是一个典型的通过对比学习实现文本和图片对齐的多模态模型。它使用了海量的图文对数据进行预训练，能够在一个共同的嵌入空间中将图片和文本表示对齐。
BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining）：BLIP 是通过引导图片生成语言描述的方式实现对齐的，并且支持跨模态生成任务。
DALL-E：OpenAI 的 DALL-E 模型能够根据文本生成图像，其背后同样涉及到文本与图片的对齐和生成。