图像文本联合建模的数据格式转换

在多模态大模型架构设计中，图像文本联合建模的核心挑战之一是数据格式的统一处理。本文将详细介绍从原始数据到模型输入的完整转换流程。

数据预处理流程

1. 原始数据准备

# 图像数据处理
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

def preprocess_image(image_path, target_size=(224, 224)):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = Image.fromarray(image)
    image = image.resize(target_size)
    return np.array(image)

# 文本数据处理
import torch
from transformers import BertTokenizer

def preprocess_text(text, tokenizer, max_length=128):
    encoding = tokenizer(
        text,
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=max_length,
        return_tensors='pt'
    )
    return encoding

2. 数据格式统一转换

# 联合数据处理类
class MultimodalDataProcessor:
    def __init__(self, image_processor, text_tokenizer):
        self.image_processor = image_processor
        self.text_tokenizer = text_tokenizer
        
    def convert_to_model_input(self, image_path, text):
        # 图像预处理
        image = self.image_processor(image_path)
        image_tensor = torch.tensor(image).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
        
        # 文本预处理
        text_encoding = self.text_tokenizer(text, return_tensors='pt')
        
        # 统一格式输出
        return {
            'image': image_tensor,
            'input_ids': text_encoding['input_ids'].squeeze(),
            'attention_mask': text_encoding['attention_mask'].squeeze()
        }

模型融合方案

1. 特征级融合

# 特征提取器
class MultimodalEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, image_encoder, text_encoder):
        super().__init__()
        self.image_encoder = image_encoder
        self.text_encoder = text_encoder
        
    def forward(self, image, input_ids, attention_mask):
        # 提取图像特征
        image_features = self.image_encoder(image)
        # 提取文本特征
        text_features = self.text_encoder(input_ids, attention_mask)
        
        # 特征融合
        fused_features = torch.cat([image_features, text_features], dim=1)
        return fused_features

2. 输入级转换

在实际应用中，需要将不同模态的数据转换为统一的输入格式。通过上述方法可实现从图像路径和文本内容到模型可接受张量的完整转换流程。