小編精選 - 技術文章翻譯 · 09月13日

🌈多感官AI革命：解密多模態對齊與融合的底層邏輯

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多模態學習模擬人類認知過程——例如描述電影時，我們不會孤立地評價畫面或音樂，而是綜合視覺、聽覺和劇情信息形成整體感受。但是，這要求模型從單模態處理（如僅分析圖像或文本）進化到多模態協同，能同時理解和關聯圖像、文字、聲音等異構數據。今天我將深入解析要實現多模態學習的兩大核心難題：多模態對齊和多模態融合，如果對你有所幫助，記得告訴身邊有需要的朋友。

一、多模態對齊：建立跨模態的對應關係

多模態對齊的核心是讓AI識別不同模態間的語義對應，例如圖像中的一隻橙色貓與文本描述“一隻可愛的橘貓在曬太陽”建立等價關係。這涉及將圖像（像素矩陣）、文字（符號序列）和聲音（波形）等異構數據映射到統一理解層面。

難點在於模態表示的異構性：圖像以像素值（如[255, 128, 64]表示橙色）編碼，文字以離散符號（如“橘貓”）呈現，聲音則依賴頻率振幅。這種差異類似中英文交流的障礙，需尋找共同“語言”來實現匹配。

核心方法包括對比學習和共用表徵空間：

對比學習（如CLIP模型）：透過大規模配對數據訓練，模型學習正負樣本的相似度。例如，貓圖片與“一隻貓”文本配對時提升相似度，而與“一條狗”文本配對時降低相似度。經過數千萬次迭代，AI學會將不同模態“翻譯”为内部一致表示。
共用表徵空間：將原始模態數據投影到統一向量空間。圖像特徵（如[像素1, 像素2, ...]）和文本特徵（如[詞1, 詞2, ...]）被映射為數字向量（如[0.2, 0.8, ...]），確保相關內容（如圖片貓和文字“貓”）在空間中鄰近，無關內容遠離。

ps：由於文章篇幅有限，這裡再補充一個知識點，關於CLIP模型的訓練，我之前有整理過一個詳細的技術文檔，有興趣的粉絲自行領取：《CLIP模型訓練與實戰》

二、多模態融合：整合信息的策略與技術

多模態對齊解決“對應關係”後，融合則關注“如何結合”。這類似於烹飪：對齊提供食材（模態數據），融合決定搭配方式（整合策略）。其目標是利用模態互補性，生成穩定全面的多模態表徵。融合策略分為三類，各具優劣。

三種融合策略及其應用：

早期融合（直接混合）：在特徵提取階段直接拼接不同模態數據。例如，圖像特徵[1, 2, 3, 4]與文本特徵[5, 6, 7, 8]拼接為[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]。優點在於捕捉底層交互，但單模態噪聲會污染整體。應用案例：視頻理解系統，將視頻幀序列與對應音頻窗口特徵拼接，學習視聽覺同步以支持視頻分類或情感分析。

晚期融合（獨立處理再結合）：各模態獨立處理，結果在決策層綜合。例如，圖像分析輸出“這是一隻貓”，文本分析輸出“描述了寵物”，最終融合為“圖片中的貓與文字一致”。優點是對噪聲魯棒，但可能忽略模態間深層關聯。應用案例：醫療診斷中，影像AI和文本AI獨立分析後綜合；金融風控中，圖像識別與文本分析並行評估風險；內容審核中，視覺和文本審核獨立判定合規性。
交叉融合（動態交互）：模態間實時交互，使用注意力機制互相查詢。例如，圖像處理時詢問文字“有描述動物的詞嗎？”，文字響應“貓”後更新圖像理解。優點在於捕捉複雜關係，效果最優，但計算資源密集。實現機制依賴交叉注意力網路：文本輸入經BERT編碼後與圖像特徵（來自CNN/ViT）在注意力層交互，彼此增強。

三、統一架構：Transformer的多模態優勢

Transformer架構為多模態學習提供理想框架，通過統一處理機制解決對齊與融合問題。其核心優勢在於：

統一Token表示：所有模態數據被轉換為“token”序列。文字“我喜歡這隻貓”token化為[我][喜歡][這隻][貓]；圖像切分為小塊，如[圖塊1][圖塊2]...[圖塊196]。輸入序列可拼接為[圖塊1, 圖塊2, ..., 圖塊196, 我, 喜歡, 這隻, 貓]，實現模態統一編碼。
自注意力機制實現動態交互：每個token能“關注”其他模態token。例如，處理“貓”文字時，注意力機制聚焦圖像中貓的頭部和身體圖塊，忽略無關背景，實現跨模態語義融合。
位置編碼處理異構順序：文字依賴時序（如“我→喜歡→貓”），圖像依賴空間位置（如左上→右下），音頻依賴時間序列。位置編碼統一處理這些排列，確保結構一致性。

以GPT-4V為例的工作流程：

統一Token化：輸入圖像被分割為patch序列（如[patch1, patch2, ..., patch196]），文本被token化為[這張, 圖片, 裡, 有, 什麼, ？]。
序列拼接：輸入序列組合為[patch1, patch2, ..., patch196, 這張, 圖片, 裡, 有, 什麼, ？]。
Transformer處理：多層自注意力機制中，圖像patch與文字token交互（如patch“看到”文字“圖片”和“有什麼”），逐步建立跨模態關聯。
生成響應：基於融合理解，模型輸出文字回答，如“圖片中有一隻貓”。

作者總結

多模態學習的核心是讓AI具備“多感官協同”能力，其技術演進從簡單對齊（如CLIP的對比學習）向深度融合（如交叉注意力）轉變。Transformer的統一建模框架（統一Token化、自注意力、位置編碼）成為主流，推動GPT-4V等模型突破。未來趨勢強調語義級理解，從特徵拼接轉向動態交互，為視覺-語言模型（VLM）開闢廣闊應用場景。這一領域持續進化，要求工程師不斷深化模型架構優化，以實現更自然的AI多模態智能。

原文出處：https://juejin.cn/post/7548162022170853411