多模态基础模型前沿探析：CLIP与BLIP的理论突破与应用实践

第6章多模态大模型
随着人工智能技术的发展，多模态大模型已经成为研究的热点之一。这些模型能够处理和整合不同形式的数据，如文本、图像、视频等，从而实现更强大的理解和生成能力。本章将探讨多模态大模型的前沿进展，从基础理论到具体应用案例，涵盖了多个领域的创新成果。
7.1多模态基础模型
在多模态学习的广阔领域中，基础模型扮演着至关重要的角色。它们不仅是连接不同模态的桥梁，更是推动多模态应用发展的基石。接下来将深入探讨多模态基础模型的核心概念和技术，包括多模态对齐、融合和表示，以及一系列具有代表性的多模态基础模型，如CLIP、BLIP、BLIP-2、InstructBLIP、X-InstructBLIP、SAM、OpenFlamingo、VideoChat和PaLM-E。
7.1.1多模态对齐、融合和表示
在多模态学习的广阔领域里，对齐、融合与表示是三大基石，它们交织在一起，支撑着对复杂多模态数据的深度理解和有效处理。这三大概念不仅是理论研究的焦点，也是推动实际应用创新的关键力量。
1.对齐
对齐（Alignment），作为多模态学习的起点，承担着在不同数据模态间建立桥梁的重要角色。对齐过程精细地发现并构建不同模态数据间的对应关系，确保从一种模态获取的信息可以准确无误地映射到另一种模态上。这种跨模态信息的关联，是多模态学习成功的基础。具体来说，对齐可以发生在两个主要层面：
（1）时间对齐：尤其在处理视频时，确保声音与画面的精确同步，使视觉与听觉信息能够协同工作，提供连贯的感知体验。
（2）语义对齐：在文本与图像相结合的任务中，如图像描述生成，对齐的目标是找到文本描述与图像内容的精确匹配，使语言描述能够直接指向图像中的特定元素。
对齐的实现途径分为基于规则和基于学习两种模式。基于规则的对齐依赖于人工设计的算法，而基于学习的对齐则运用机器学习，尤其是深度学习技术，自动挖掘和学习模态间的内在联系，展现出了更强大的适应性和灵活性。
2.融合
融合（Fusion），则是将对齐后的多模态数据或特征整合为一体，以支持统一的分析与决策。融合策略的精髓在于如何巧妙地结合来自不同模态的信息，以增强学习系统的整体表现。常见的融合方式包括：
（1）早期融合（Early Fusion）：在特征提取的初期阶段就将不同模态的信息合并，允许模型在较低层次上捕捉跨模态的关联，但可能会因过早融合而损失某些细节。
（2）晚期融合（Late Fusion）：在模型做出初步决策后，再将不同模态的输出结果结合，保留了各模态的独立性，但在后期融合可能增加计算复杂度。
（3）混合融合（Hybrid Fusion）：融合了早期与晚期融合的优点，能够在多个层面灵活地进行特征和决策的结合，既保留了模态间的独立性，又增强了整体的协同效应。
3.表示
表示（Representation），是多模态数据处理的最后一步，也是至关重要的一步。表示的目标是将原始的多模态数据转换为一种机器易于理解的形式，这种形式应该能够充分反映数据的内在结构和关键特征。良好的表示能够显著提升学习效率和模型性能，因此，表示的设计和优化成为了多模态学习研究中的核心议题。表示方法多种多样，但可以大致归类为：
（1）联合表示：通过构建一个共享表示空间，如使用神经网络进行联合嵌入，使不同模态数据能在同一框架下被理解和比较，这是多模态学习中最为直观和广泛应用的表示策略。
（2）互补表示：分别针对每种模态构建独立的表示，然后在某个阶段将它们结合，这种方式保留了模态的特性，同时通过后期的融合来实现互补。
（3）交互表示：不仅关注单个模态的内部特征，更侧重于学习不同模态间的交互作用和依赖关系，揭示了多模态数据的深层关联。
为了构建高质量的表示，研究者们开发了多种表示学习技术，其中包括：
（1）深度学习：借助卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等先进神经网络架构，学习数据的深层次特征表示，这些技术在处理图像、文本和序列数据时展现了卓越的能力。
（2）迁移学习：在一种模态上获得的知识和经验可以迁移到另一种模态，加速学习过程，减少对大量标注数据的需求，特别是在资源受限情况下，迁移学习提供了有效解决方案。
（3）自监督学习：通过设计预测任务，如预测图像中缺失的部分或文本中的空白词汇，来引导模型自主学习数据的内在表示，这种方法减少了对昂贵标注数据的依赖，提高了学习的效率和泛化能力。
在实际操作中，对齐、融合与表示三个环节紧密相连，形成一个完整的多模态学习流程。首先，通过对齐确保了不同模态数据的关联性和一致性；随后，融合策略决定了如何最佳地整合这些信息，以构建更全面的理解；最后，表示的质量直接影响到最终学习任务的执行效果。这三个步骤的相互作用和优化，共同推动了多模态学习的发展，使其成为现代人工智能领域中最富有活力的研究方向之一。
总之，多模态学习的研究正处于快速发展之中，其目标是深入探索和充分利用多模态数据的丰富信息，为各种机器学习任务提供更强大的支持。
7.1.2 CLIP
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是由OpenAI开发的开创性多模态模型，它通过学习文本和图像之间的对比关系，实现对两者跨模态理解的突破。CLIP模型的核心思想是将文本和图像嵌入到一个共同的语义空间中，使得相关的文本描述和图像内容在这个空间中的表示彼此靠近，而不相关的则远离。这种设计使得CLIP模型能够在各种任务上表现出色，如图像分类、图像检索、文本分类等。
CLIP的训练流程分为三个阶段：首先，通过对比学习对图像-文本对进行预训练，旨在强化模型识别相关图文的能力；其次，基于预训练的模型，创建分类器以从文本标签中提取特征；最后，利用这些特征进行零样本预测，即在没有额外训练的情况下对新任务进行推断。CLIP的训练数据来源于WIT（WebImageText）数据集，这是一个包含4亿个图像和文本对的庞大集合，涵盖了丰富的自然语言描述，而非仅限于简单的类别标签。这种数据的多样性为模型提供了更广泛的语言和视觉语境，增强了其泛化能力。在技术架构上，CLIP采用双流网络，分别处理图像和文本，再将两者映射至同一多模态空间进行对比。具体而言，图像和文本经过各自的编码器转换为高维向量，之后通过计算向量间的相似度，优化模型以最大化匹配对的相似度，同时最小化非匹配对的相似度。
CLIP的应用场景广泛，尤其在跨模态检索领域展现出巨大潜力。用户可通过输入文本查询图像，或反向操作，实现精准的内容匹配。其工作流程分为图片特征提取与入库，以及基于输入文本或图像的特征检索。通过计算相似度并排序，系统能返回与查询最匹配的结果。
此外，CLIP模型还能感知图像描述的细微差异，如对同类型物体的不同描述，体现出对语言细节的敏感度。这表明CLIP不仅能够识别物体，还能理解描述其特性的丰富语言表达，为视觉理解和自然语言处理的融合开辟了新路径。
在大规模数据检索中，CLIP利用向量数据库和高效的索引策略，如倒排索引、近似最近邻搜索、向量量化等，实现快速、准确的检索。这些技术在保持检索精度的同时，大幅提升了处理大规模数据集的速度，使得CLIP在实际应用中更加高效和实用。CLIP安装有两种方式，一种是下载源码后安装，通过git clone https://github.com/openai/CLIP.git命令下载源码到本地，切换到CLIP根目录下，通过python setup.py install安装。另一种通过pip install openai-clip命令安装即可。接下来使用CLIP模型进行文本图像相似度检索，代码如下：

第6章/Clip.py

导入必要的库

import torch
import clip
from PIL import Image

检测是否有可用的CUDA设备，如果有则使用GPU，否则使用CPU

device = “cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”

加载预训练的CLIP模型，这里使用的是"ViT-B/32"版本的模型

model, preprocess = clip.load(“ViT-B/32”, device=device)

打开图片文件并进行预处理，然后将其转换为模型所需的张量格式，并添加批次维度

image = preprocess(Image.open(“CLIP.png”)).unsqueeze(0).to(device)

将文本字符串列表分词，转换为模型可以理解的格式，并移动到指定的设备上

注意：这里的文本需要替换为中文

text = clip.tokenize([“一张图表”, “一只狗”, “一只猫”]).to(device)

在不需要梯度计算的上下文中进行推理，以减少内存消耗

with torch.no_grad():
# 使用模型分别对图片和文本进行编码
image_features = model.encode_image(image)
text_features = model.encode_text(text)
# 使用模型计算图片和文本之间的相似度得分
logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)
# 将图片的相似度得分转换为概率分布
probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

打印出每张图片对应每个文本标签的概率,预期输出：[[0.9927926 0.00421069 0.00299576]]

print(“标签概率：”, probs)
在这段代码中，clip.load(“ViT-B/32”, device=device)这一行表明正在加载一个预训练的CLIP模型，其中使用了Vision Transformer（ViT）作为其图像编码器部分。这意味着CLIP模型在这个例子中利用了ViT的能力来提取图像的特征表示。
ViT是一种基于Transformer架构的图像分类模型，由Google团队在2020年提出。该模型将传统的卷积神经网络（CNN）替换为纯Transformer结构，通过将输入图像分割成多个patch并将其作为序列数据处理，从而实现对图像的分类和识别。ViT的核心流程包括以下几个步骤：
（1）图像分块处理：首先将输入图像裁切成固定大小的Patch，例如32x32像素的块。
（2）图像块嵌入：将每个Patch转换为一维向量，并添加位置编码以保留空间信息。
（3）Transformer编码器：将这些向量输入到标准的Transformer编码器中进行处理，利用自注意力机制学习不同Patch之间的关系。
（4）任务特定头：最后，通过一个任务特定的头来完成最终的分类或其他视觉任务。

在CLIP模型中，使用ViT作为图像编码器的原因是ViT在图像处理方面的强大能力和高效性。ViT通过将图像分割成小块Patch并应用Transformer架构，能够有效地捕捉图像中的长距离依赖关系和复杂模式，这使得它在图像识别和理解任务中表现出色。CLIP模型是一个多模态模型，它结合了图像编码器和文本编码器来学习图像和文本之间的关联。在这种配置中，ViT作为图像编码器，负责将图像数据转换为一系列特征向量，这些特征向量随后可以与文本编码器产生的文本特征进行比较，以找出它们之间的相似度。
7.1.3 BLIP
BLIP（Bootstrapping Language-Image Pretraining for Unified Vision-Language Understanding and Generation）是一个由Salesforce Research团队开发的预训练框架，旨在实现视觉和语言的统一理解与生成。该框架通过自举式预训练方法，使模型能够更好地理解和生成图像和文本之间的关系。BLIP模型的开发是对现有多模态模型局限性的回应，特别是针对Encoder-Based Model（如CLIP）在生成任务上的不足，以及Encoder-Decoder Model（如SimVLM）在图文检索任务中的表现不佳的问题。
1.BLIP核心思想及架构
BLIP的核心思想是通过两个阶段的预训练来增强模型的能力。第一阶段是视觉-语言预训练（Vision-Language Pretraining，VLP），它使用大量无标签的图像-文本对来学习图像和文本之间的对应关系。这一阶段的目的是让模型学会如何从图像中提取有用的信息，并将其与相应的文本描述相匹配。第二阶段是自举式预训练，它利用第一阶段学到的知识来进一步提升模型的性能。在这个阶段，模型被训练去生成文本描述，这些描述随后被用来指导图像的生成。这样，模型就能够更好地理解和生成图像和文本之间的关系。BLIP架构包括一个图像编码器、一个文本编码器和一个跨模态解码器。图像编码器负责从输入的图像中提取特征，文本编码器则负责处理文本数据。跨模态解码器则负责将图像和文本的特征结合起来，生成最终的输出。此框架可以应用于多种任务，包括图像字幕生成、视觉问答和图像检索等。
2.预训练目标
BLIP的预训练包含三个主要目标：
（1）Image-Text Contrastive Loss：对齐视觉和文本模态的特征，类似于CLIP中的对比损失。
（2）Image-Text Matching Loss：判断图像和文本是否匹配，挖掘难负样本，提升模型理解能力。
（3）Language Modeling Loss：预测图像对应的文本描述，使模型具备生成能力。
3.CapFilt模块
为了提高训练数据的质量，BLIP引入了CapFilt模块，该模块包括Captioner和Filter两个组件。Captioner基于图像生成文本描述，而Filter则评估图像和文本的匹配程度，剔除不匹配或低质量的配对，从而净化数据集。实验显示，CapFilt显著提升了下游任务的性能，尤其是在使用更多高质量数据时。此外，研究发现，Nucleus Sampling在生成多样化文本方面优于Beam Search，尽管可能会引入更多噪声。
4.BLIP安装使用
下载代码到本地git clone https://github.com/salesforce/BLIP，切换到BLIP根目录，通过pip install -r requirements.txt命令安装依赖。BLIP目录下，train_retrieval.py是图像文本检索训练代码，train_caption.py是图像文本字幕生成训练代码，train_vqa.py是视觉问答训练代码，train_nlvr.py是自然语言视觉推理代码，pretrain.py是预训练代码，eval_retrieval_video.py是零样本视频文本检索代码。
1）图像文本检索
从官方网站下载COCO和Flickr30k数据集，并在configs/retrieval_{dataset}.yaml中设置image_root。要在COCO上评估微调的BLIP模型，运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_retrieval.py
–config ./configs/retrieval_coco.yaml
–output_dir output/retrieval_coco
–evaluate
使用8个A100 GPU微调预训练检查点，首先在configs/retrieval_coco.yaml中设置pretrained为"https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_basepth"。然后运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_retrieval.py
–config ./configs/retrieval_coco.yaml
–output_dir output/retrieval_coco
2）图像文本字幕生成
从官方网站下载COCO和NoCaps数据集，并在configs/caption_coco.yaml和configs/nocaps.yaml中设置image_root。要在COCO上评估微调的BLIP模型，运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_caption.py --evaluate
要在NoCaps上评估微调的BLIP模型，运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 eval_nocaps.py
使用8个A100 GPU微调预训练检查点，首先在configs/caption_coco.yaml中设置pretrained为"https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_base_capfilt_large.pth"。然后运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_caption.py
3）视觉问答
从官方网站下载VQA v2数据集和Visual Genome数据集，并在configs/vqa.yaml中设置vqa_root和vg_root。评估微调的BLIP模型，运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_vqa.py --evaluate
使用16个A100 GPU微调预训练检查点，首先在configs/vqa.yaml中设置pretrained为"https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_base_capfilt_large.pth"。然后运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=16 train_vqa.py
4）自然语言视觉推理
从官方网站下载NLVR2数据集，并在configs/nlvr.yaml中设置image_root。评估微调的BLIP模型，运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 train_nlvr.py --evaluate
使用16个A100 GPU微调预训练检查点，首先在configs/nlvr.yaml中设置pretrained为"https://storage.googleapis.com/sfr-vision-language-research/BLIP/models/model_base.pth"。然后运行：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=16 train_nlvr.py
5）预训练
准备训练JSON文件，其中每个JSON文件包含一个列表。列表中的每一项是一个字典，包含两个键值对：{‘image’: 图像路径, ‘caption’: 图像文本}。在configs/pretrain.yaml中，将train_file设置为json文件的路径。使用8个A100 GPU预训练模型命令如下：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 pretrain.py --config ./configs/Pretrain.yaml --output_dir output/Pretrain
6）零样本视频文本检索
按照https://github.com/salesforce/ALPRO的指示下载MSRVTT数据集，并在configs/retrieval_msrvtt.yaml中相应设置video_root。安装decord：pip install decord，执行零样本评估：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 eval_retrieval_video.py。
BLIP模型的创新之处在于它不仅在多模态理解上表现出色，还能有效进行多模态生成，通过CapFilt机制提高了训练数据的质量，从而在多个下游任务上实现了优异的性能。这一模型的提出，为视觉语言预训练开辟了新的方向，强调了数据质量和模型多功能性的重要性。BLIP模型是多模态学习领域的一次重要突破，它通过融合编码和解码能力，以及对训练数据质量的改进，展现了在视觉和语言任务上的强大潜力，为未来多模态模型的发展提供了新的视角和方法。
6.BLIP和CLIP比较
BLIP和CLIP都是当前非常先进的多模态学习模型，它们在处理图像和文本信息方面有着各自的优势和局限。下面将从模型架构、预训练数据、下游任务表现等方面对它们进行对比分析，并探讨各自的典型应用场景。
1）模型架构
BLIP采用了多模态混合编码器-解码器架构，这种架构由图像编码器、文本编码器、视觉文本编码器和视觉文本解码器组成。这种设计使得BLIP在处理视觉语言理解和生成任务方面具有很高的灵活性。CLIP则基于编码器的架构，包括独立的图像编码器和文本编码器。这种架构在处理视觉语言理解任务方面表现出色，但在生成任务上有所欠缺。
2）预训练数据
BLIP通过引入Captioner-Filter机制，可以在预训练阶段生成更高质量的训练数据。Captioner用于生成合成字幕，而Filter用于过滤掉噪声数据，从而提高了预训练数据的质量。CLIP主要使用从互联网上收集的大规模图像-文本对进行预训练，这些数据虽然丰富多样，但也存在一定的噪声。
3）下游任务表现
BLIP在多个视觉语言理解任务上取得了最先进的性能，如图像文本检索、图像字幕、VQA等。同时，BLIP也展现出了强大的图像字幕生成能力。CLIP在零样本迁移设置下，在多个视觉语言任务上取得了很好的效果。它的特点是能够快速适应新的分类任务，而无需在目标任务上进行额外的训练。
4）应用场景
BLIP由于其在理解和生成方面的均衡表现，适用于需要双向能力的应用场景，如自动图像字幕生成、多轮视觉对话、视频描述等。CLIP则更适合于快速部署到新的视觉分类任务中，尤其是当目标任务的数据难以获得或者成本较高时。例如，它可以用于社交媒体图片的自动标注、图像搜索引擎的构建等。

总结

此文章有对应的配套新书教材和视频：

【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

【配套视频】

清华《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》书籍配套视频【陈敬雷】
视频特色： 前沿技术深度解析，把握行业脉搏

实战驱动，掌握大模型开发全流程

智能涌现与 AGI 前瞻，抢占技术高地

上一篇：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》系列一》大模型技术原理 - 大模型技术的起源、思想
下一篇：DeepSeek大模型技术系列五》DeepSeek大模型基础设施全解析：支撑万亿参数模型的幕后英雄