图像文本联合建模的数据预处理技术

图像文本联合建模的数据预处理技术

在多模态大模型架构设计中，图像文本联合建模的预处理阶段至关重要。本文将详细介绍如何构建可复现的数据处理流程。

数据准备与对齐

首先需要准备图像-文本对数据集，假设数据结构如下：

{
  "image_path": "images/001.jpg",
  "caption": "一只橙色的猫坐在沙发上"
}

核心预处理流程

1. 图像预处理

import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Image

# 定义图像变换
image_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])
])

# 加载并处理图像
def preprocess_image(image_path):
    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
    return image_transform(image)

2. 文本预处理

from transformers import AutoTokenizer

# 使用预训练tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

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

3. 数据对齐与批处理

class MultimodalDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, data_list):
        self.data = data_list
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)
        
    def __getitem__(self, idx):
        item = self.data[idx]
        image = preprocess_image(item['image_path'])
        text = preprocess_text(item['caption'])
        return {
            'image': image,
            'input_ids': text['input_ids'].squeeze(),
            'attention_mask': text['attention_mask'].squeeze()
        }

关键优化点

• 对齐策略：确保图像和文本在同一batch内正确对应
• 批次处理：使用collate_fn统一处理不同长度的文本序列
• 内存优化：批量加载数据，避免内存溢出

该方案可直接在实际项目中复用，为后续联合训练奠定基础。