基于Transformer的图像文本多模态对齐训练策略

基于Transformer的图像文本多模态对齐训练策略

数据预处理流程

首先对图像和文本进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms
from transformers import AutoTokenizer

# 图像预处理
image_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 244)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 文本预处理
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
def preprocess_text(text):
    return tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=128)

模型融合架构

采用双塔结构，分别处理图像和文本特征：

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class MultiModalModel(nn.Module):
    def __init__(self, text_model_name='bert-base-uncased'):
        super().__init__()
        self.image_encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7))
        )
        self.text_encoder = BertModel.from_pretrained(text_model_name)
        self.fusion_layer = nn.Linear(768 * 2, 512)  # 融合层
        
    def forward(self, image, text_input_ids, text_attention_mask):
        # 图像特征提取
        img_features = self.image_encoder(image).view(image.size(0), -1)
        # 文本特征提取
        text_outputs = self.text_encoder(
            input_ids=text_input_ids,
            attention_mask=text_attention_mask
        )
        text_features = text_outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # [CLS] token
        # 特征对齐
        combined = torch.cat([img_features, text_features], dim=1)
        return self.fusion_layer(combined)

训练策略

使用对比损失函数进行对齐训练：

# 对比损失计算
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 生成正负样本对，计算相似度矩阵
# 最终训练步骤可复现为：
# model.train()
# for batch in dataloader:
#     optimizer.zero_grad()
#     output = model(batch['image'], batch['text_ids'], batch['text_mask'])
#     loss = compute_contrastive_loss(output)
#     loss.backward()
#     optimizer.step()

该方案通过特征对齐和对比学习实现多模态一致性，训练过程稳定且可复现。