图像文本联合建模的输入预处理
在多模态大模型训练中，输入预处理阶段直接决定了后续融合效果。最近踩了一个大坑，分享一下血泪史。
数据准备阶段
首先，需要将原始图像和文本数据进行标准化处理。以COCO数据集为例，图像需要统一resize到512x512，并进行归一化处理：
import torch
from torchvision import transforms
class MultiModalPreprocessor:
def __init__(self):
self.image_transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((512, 512)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
def preprocess_image(self, image):
return self.image_transform(image)
文本预处理关键点
文本部分必须进行tokenization，但要注意：
- 需要使用与模型一致的tokenizer（如CLIP的tokenizer）
- 添加特殊token [CLS] [SEP]
- 统一padding到固定长度
from transformers import CLIPTokenizer
class TextPreprocessor:
def __init__(self, tokenizer_path):
self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)
def preprocess_text(self, text):
encoded = self.tokenizer(text, padding='max_length', max_length=77, truncation=True)
return torch.tensor(encoded['input_ids'])
踩坑记录
我之前直接使用了不同长度的文本，导致在多模态融合时出现维度不匹配问题。正确做法是：
- 统一所有输入到固定batch size
- 严格按照模型要求的输入格式预处理
- 在训练前做数据检查，避免后续报错
这个预处理阶段看似简单，但直接关系到整个多模态系统的训练稳定性。
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