多模態大模型技術及應用

第1章 多模態大模型開發基礎    001
1.1 大模型介紹    002
1.1.1 什麼是大模型    002
1.1.2 大模型技術的發展    002
1.1.3 大模型的作用    003
1.2 多模態技術簡介    004
1.2.1 什麼是多模態    004
1.2.2 多模態技術的發展    004
1.2.3 多模態技術的應用場景    005
1.3 多模態數據類型    006
1.3.1 常見的多模態類型    007
1.3.2 圖像數據    007
1.3.3 文本數據    008
1.3.4 音頻數據    008
1.3.5 視頻數據    009
1.4 多模態技術的基本原理    009
1.4.1 數據融合與對齊    009
1.4.2 多模態表示學習    010
1.4.3 多模態推理    011

第2章 多模態數據處理    012
2.1 文本預處理    013
2.1.1 數據清洗和處理    013
2.1.2 數據轉換與整合    020
2.1.3 數據標準化與歸一化    023
2.2 圖像預處理    029
2.2.1 歸一化    029
2.2.2 去噪    031
2.2.3 圖像裁剪和縮放    036
2.3 音頻預處理    037
2.3.1 采樣率調整    037
2.3.2 音頻分幀    039
2.3.3 加窗    040
2.3.4 傅裏葉變換    042
2.3.5 聲譜圖    044
2.4 視頻預處理    045
2.4.1 視頻預處理技術    045
2.4.2 對指定視頻實現預處理    046
2.5 數據增強    047
2.5.1 文本數據增強    047
2.5.2 圖像數據增強    049
2.5.3 音頻數據增強    051

第3章 多模態表示學習    054
3.1 多模態表示學習方法介紹     055
3.2 表示融合    056
3.2.1 表示融合方法介紹    056
3.2.2 實戰演練：實現一個多模態情感識別模型    057
3.3 聯合學習    061
3.3.1 實現聯合學習的流程    062
3.3.2 實戰演練：實現多模態模型的聯合學習    062
3.4 表示對齊    065
3.4.1 表示對齊方法    066
3.4.2 實戰演練：實現多模態模型之間的表示對齊    066
3.5 模態間的關系建模    070
3.5.1 實現模態間關系建模的方法    070
3.5.2 實戰演練：在多模態場景中實現模態間關系建模    071

第4章 多模態嵌入表示    074
4.1 多模態嵌入介紹    075
4.2 圖像嵌入    076
4.2.1 圖像嵌入基礎    076
4.2.2 圖像特征提取    077
4.2.3 模態對齊    081
4.2.4 CLIP    088
4.2.5 DALL-E    090
4.3 文本嵌入    092
4.3.1 文本嵌入方法    092
4.3.2 實戰演練：使用BERT實現文本嵌入    093
4.3.3 實戰演練：基於CLIP的文本嵌入    096
4.4 音頻嵌入    099
4.4.1 音頻特征提取    099
4.4.2 常用的音頻嵌入模型    101

第5章 訓練多模態模型    102
5.1 多模態模型的訓練過程    103
5.2 常用訓練策略實戰演練    104
5.2.1 預訓練與微調    104
5.2.2 多任務學習    107
5.2.3 自註意力機制    110
5.2.4 對比學習    111
5.2.5 數據增強    113
5.2.6 遷移學習    114
5.2.7 正則化技術    116
5.2.8 動態學習率調整    118
5.2.9 混合精度訓練    119

第6章 OpenAI的多模態模型：CLIP    122
6.1 CLIP介紹    123
6.1.1 CLIP的架構    123
6.1.2 CLIP的優點和缺點    123
6.2 CLIP的增強訓練的準備工作    123
6.2.1 功能模塊介紹    123
6.2.2 定義數據集    123
6.3 模型的構建、訓練與評估    123
6.3.1 創建模型    123
6.3.2 分詞器    123
6.3.3 損失函數    123
6.3.4 訓練模型    123
6.3.5 評估模型    123
6.3.6 文本重寫    123

第7章 基於CPM中英雙語多模態大模型的文生圖系統    124
7.1 項目介紹    125
7.2 項目架構    125
7.3 圖像處理和增強    126
7.4 文本處理    140
7.5 實現模型    144
7.5.1 模型組件    145
7.5.2 圖像和張量處理工具    161
7.5.3 定義和配置BEiT3模型    162
7.5.4 CPMBeeTorch模型    164
7.5.5 基於Stable Diffusion的圖像生成模型    169
7.5.6 多模態模型    173
7.6 文本生成    176
7.6.1 輔助函數    176
7.6.2 生成文本響應    178
7.7 圖文交互    190
7.8 繪畫模型    192
7.9 模型微調    196
7.9.1 工具類    196
7.9.2 處理和構建數據集    201
7.9.3 訓練初始化    209
7.9.4 模型配置和訓練    211
7.9.5 保存配置文件    217
7.10 調試運行    217
7.10.1 文生圖程序    218
7.10.2 聊天程序    219

第8章 DeepSeek多模態大模型    221
8.1 DeepSeek多模態大模型簡介    222
8.2 整體架構設計    222
8.2.1 模型定位與技術目標    222
8.2.2 核心模塊組成    222
8.2.3 設計哲學與核心考量    222
8.3 Janus項目源碼分析    222
8.3.1 對話管理    222
8.3.2 數據加載    222
8.3.3 構建多模態模型    222
8.3.4 JanusFlow模型架構    222
8.3.5 模型推理    222
8.3.6 準備DeepSeek多模態大模型API    222
8.3.7 在線測試DeepSeek多模態大模型    222

第9章 基於Latent Diffusion Transformer的文生視頻系統    223
9.1 項目介紹    224
9.1.1 背景介紹    224
9.1.2 主要貢獻    224
9.2 項目架構    225
9.3 系統配置    226
9.3.1 FaceForensics數據集配置    226
9.3.2 配置Sky Timelapse數據集    228
9.3.3 配置其他數據集    229
9.4 數據集處理    230
9.4.1 處理FaceForensics數據集中的視頻數據    230
9.4.2 加載並處理SkyImages數據集    233
9.4.3 加載並處理Taichi數據集    235
9.4.4 加載並處理UCF101數據集    237
9.4.5 視頻數據的預處理和增強    242
9.5 擴散模型    253
9.5.1 擴散模型的輔助工具    253
9.5.2 高層擴散模型的核心邏輯    254
9.6 實現模型    259
9.6.1 文本嵌入模型    259
9.6.2 多模態視頻處理模型    261
9.6.3 圖像生成模型    272
9.6.4 二維Transformer模型    273
9.7 訓練模型    276
9.7.1 基本訓練    277
9.7.2 視頻圖像聯合訓練    281
9.7.3 PyTorch Lightning訓練腳本    282
9.8 模型性能評估    282
9.8.1 評估工具    283
9.8.2 FVD評估    287
9.8.3 評估生成視頻的質量    288
9.8.4 性能評估    289
9.9 采樣    292
9.9.1 基於Latte模型的采樣    292
9.9.2 基於分布式數據並行生成視頻    294
9.9.3 文本生成視頻    297