神经网络Transformer架构中的多模态融合 多模态融合是指将不同类型的数据（如文本、图像、音频等）在Transformer架构中进行整合处理的技术。其核心目标是通过跨模态交互，使模型能够理解并生成与多种数据类型相关的连贯输出。 1. 多模态数据表示 文本模态：使用标记化将输入文本转换为子词或词元序列，通过嵌入层转换为向量表示。位置编码被加入以保留序列顺序信息。 图像模态：输入图像被分割成固定大小的图块（如16x16像素），每个图块通过线性投影转换为向量表示。这些向量与可学习的位置嵌入结合，形成图像序列输入。 音频模态：音频信号被转换为频谱图（如梅尔频谱），再分割为时间帧片段，通过线性投影嵌入为向量序列。 2. 跨模态交互机制 跨注意力层：在编码器-解码器结构中，一个模态的查询（如文本）与另一个模态的键和值（如图像）进行计算。例如，文本生成任务中，解码器的自注意力层后加入跨注意力，以关注编码器输出的图像特征。 模态融合模块：在编码器内部插入共享的多头注意力层，使不同模态的序列能够相互查询。例如，文本和图像向量被拼接为统一序列，通过自注意力直接计算跨模态关联权重。 3. 融合策略类型 早期融合：在输入层直接拼接多模态向量，通过单一Transformer处理混合序列。优点是模态交互充分，但需对齐不同模态的序列长度和分布。 中期融合：各模态先通过独立编码器提取特征，再在中间层进行跨注意力交互。平衡了模态特异性与交互效率，常用于非对齐数据（如图文描述对）。 晚期融合：模态独立处理至高层，仅通过池化或拼接后接全连接层融合。计算效率高但跨模态交互较弱，适用于简单分类任务。 4. 模态对齐与损失函数 对比学习：使用InfoNCE损失拉近匹配的模态表示（如图像-文本对），推远不匹配对，在嵌入空间实现语义对齐。 掩码建模扩展：对多模态数据联合应用掩码（如遮蔽部分文本和图像块），通过重建损失促使模型学习跨模态补全能力。 5. 应用与挑战 典型应用：视觉问答（结合图像和问题文本生成答案）、语音翻译（同步处理音频和文本序列）、多模态生成（根据文本描述生成图像）。 核心挑战：模态间分布差异导致训练不稳定，需通过层归一化或模态特定适配器调整；计算复杂度随模态数量平方增长，需稀疏注意力或分层融合优化。