图像文本联合建模的编码器架构

图像文本联合建模的编码器架构

在多模态大模型设计中，图像文本联合建模的核心在于构建有效的编码器架构来处理异构数据。本文将介绍一种可复现的编码器设计方案。

数据预处理流程

首先对输入数据进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

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

# 文本预处理
from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
def preprocess_text(text):
    return tokenizer(
        text,
        padding='max_length',
        max_length=512,
        truncation=True,
        return_tensors='pt'
    )

编码器架构设计

采用双分支编码器结构，分别处理图像和文本数据：

import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50


class MultiModalEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, text_model='bert-base-uncased'):
        super().__init__()
        # 图像编码器
        self.image_encoder = resnet50(pretrained=True)
        self.image_encoder.fc = nn.Linear(2048, 768)  # 统一维度
        
        # 文本编码器
        self.text_encoder = AutoModel.from_pretrained(text_model)
        self.text_projection = nn.Linear(768, 768)
        
        # 跨模态融合层
        self.fusion_layer = nn.MultiheadAttention(
            embed_dim=768,
            num_heads=8,
            dropout=0.1,
            batch_first=True
        )
    
    def forward(self, image, text):
        # 图像编码
        image_features = self.image_encoder(image)  # [B, 768]
        
        # 文本编码
        text_outputs = self.text_encoder(**text)
        text_features = text_outputs.last_hidden_state[:, 0, :]  # [CLS] token
        text_features = self.text_projection(text_features)  # [B, 768]
        
        # 特征融合
        fused_features = torch.cat([image_features.unsqueeze(1), 
                                   text_features.unsqueeze(1)], dim=1)
        fused_features, _ = self.fusion_layer(fused_features, fused_features, fused_features)
        
        return fused_features[:, 0, :]  # 返回融合后的表示

该架构实现了图像-文本联合建模，通过预处理统一输入格式，利用ResNet50提取视觉特征，BERT编码文本，最后通过多头注意力机制实现跨模态融合。可直接在包含图像和文本数据集上进行训练验证。

训练流程

1. 数据加载：构建包含image和text字段的DataLoader
2. 模型初始化：实例化MultiModalEncoder
3. 损失计算：使用对比损失函数
4. 优化器：AdamW，学习率5e-5

该方案具备良好的可复现性，适合在实际项目中部署使用。