图像文本联合建模的特征处理流程

在多模态大模型设计中，图像文本联合建模的核心在于如何有效融合视觉和语言特征。本文将详细解析从原始数据到最终特征表示的完整处理流程。

数据预处理阶段

首先对输入数据进行标准化处理：

import torch
from torchvision import transforms

class MultiModalPreprocessor:
    def __init__(self):
        self.image_transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((224, 224)), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
        ])
        
    def process_image(self, image):
        return self.image_transform(image)
    
    def process_text(self, text):
        # 文本tokenization和编码
        return tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

特征提取阶段

采用ViT模型进行图像特征提取，BERT进行文本特征提取：

from transformers import ViTModel, BertModel

class FeatureExtractor:
    def __init__(self):
        self.vit = ViTModel.from_pretrained("google/vit-base-patch16-224")
        self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
        
    def extract_features(self, image, text):
        # 图像特征提取
        image_features = self.vit(image).last_hidden_state[:, 0, :]  # [CLS] token
        
        # 文本特征提取
        text_features = self.bert(**text).last_hidden_state[:, 0, :]  # [CLS] token
        
        return image_features, text_features

联合特征融合方案

通过cross-attention机制实现多模态特征交互：

import torch.nn as nn

class CrossAttentionFusion(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim=768):
        super().__init__()
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)
        
    def forward(self, image_features, text_features):
        # 转换为序列格式
        img_seq = image_features.unsqueeze(1)  # [B, 1, D]
        txt_seq = text_features.unsqueeze(1)  # [B, 1, D]
        
        # 双向交叉注意力
        fused_img, _ = self.cross_attn(img_seq, txt_seq, txt_seq)
        fused_txt, _ = self.cross_attn(txt_seq, img_seq, img_seq)
        
        return fused_img.squeeze(1), fused_txt.squeeze(1)

这种处理流程相比传统串行处理方式，能够实现更深层次的特征交互，提升联合建模效果。