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BLIP的第一个共享是将图像文本理解与图像文本生成任务进行了统一#xff0c;形成了多模态统一模型#xff0c;模型在ITC任务上的效果也比CLIP更好。 1.1任务
ITC#xff1a;就是CLIP中的图像文本对比学习任务
ITM#xff1a;针对ITC任务中匹配不正确的样本#…1.BLIP
BLIP的第一个共享是将图像文本理解与图像文本生成任务进行了统一形成了多模态统一模型模型在ITC任务上的效果也比CLIP更好。 1.1任务
ITC就是CLIP中的图像文本对比学习任务
ITM针对ITC任务中匹配不正确的样本单独进行一个Image-Text二分类任务使得模型对齐效果更好。因为来源于网络的弱监督文本存在噪声会使得ITC阶段的监督出现一些错误噪声举例
这个二分类任务的目的是让图像和文本做到细节上的对齐。
LM基于图像用GPT的生成任务与生成对图像的自然语言理解。
1.2网络
上图中最左侧的image encoder还是常见的VIT等操作。
右侧的三个模型的结构很相似其中颜色相同的部分参数也是共享的颜色不同的部分参数不是共享的
其中ITC和ITM的text encoder前面加上了“CLS” 和 “encoder”关键字代表他们是处理不同任务的编码。第一步都是Bert中的BI-SELF-ATTENTION。
LM的text前加了“decoder”标记预测过程也是GPT中一个个step逐字生成。
1.3 数据
BLIP的另外一大贡献在于解决了来源于网络的弱监督文本的噪声问题并且对部分图片重新生产文本。
网络数据噪声举例 上述数据处理方法描述
1红色的代表互联网上有噪声的样本绿色的代表人类标注的真实样本。
2基于预训练的模型用人类标注的样本进行ITC和ITM的finetune得到更准确的模型。用新老模型分别去做推理可以过滤掉一些图文不匹配的样本。
3用人类标注的数据去finetune第三个LM任务可以为一些噪声样本生成匹配的Text。
2.BLIP-2 分两个阶段
1第一阶段是训练一个桥接组件将image的embedding对齐到LLM的embedding的text空间。
2第二阶段相当于将image作为一个prompt给LLM让LLM生成对图像的描述。
2.1 Image Text表征学习 2.2 Image Text生成学习
