图-文多模态，大模型，预训练_多模态图文

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多模态任务是指需要同时处理两种或多种不同类型的数据（如图像、文本、音频等）的任务。例如，图像描述（image captioning）就是一种典型的多模态任务，它需要根据给定的图像生成相应的文本描述。多模态任务在人工智能领域具有重要的意义和应用价值，因为它们可以模拟人类在日常生活中处理多种信息源的能力。

近年来，随着深度学习技术的发展，多模态任务取得了显著的进步。特别是VIT（Vision Transformer）和CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）这两种基于Transformer模型的方法，极大地推动了多模态研究的发展。相比于传统的基于CNN（Convolutional Neural Network)的方法，Transformer能够对不同模态的数据进行统一建模，包括参数共享和特征融合。这极大地降低了多模态任务的复杂性和计算成本。

图-文任务是指需要同时处理图像和文本数据的任务，如图像描述、图像检索（image retrieval）、视觉问答（visual question answering）等。就图-文任务而言，ViLT首先使用Transformer移除了任务中目标检测模块，参照VIT将多模态任务更加优雅地解决。随后学术界就如何解决多模态任务，进行了不断地探究。网络结构也进行一系列变化，其中，单塔模型使用一个Transformer对图像，文本进行特征抽取；双塔模型则使用两个对应网络进行特征抽取；最近也逐步展现出统一的模型结构，即网络参数共享，可根据任务不同选择合适的模块进行解决。

参考: ViLT，多模态串讲上， 多模态串讲下，albef与blip的高集成库（LAVIS）

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision (ICML 2021)

突出贡献： 在Image-Text对齐过程中，移除了目标检测。

算法流程：

1. 首先使用Word Embedding对文本编码得到$E_t$，使用Linear Projection对图像块进行编码得到$E_i$。并且在两个头部分别加入分类token。
2. 随后向文本编码与图像编码中，加入位置编码$E_p$与模块编码$E_m$，分别提供位置信息与属于哪个模态信息。
3. 将$E_t$与$E_i$拼接，得到最终输入序列$E_{in}$。
   （4）$E_{in}$输入到Transformer Encoder中进行信息计算交互。

损失函数：

• Image Text Matching: 训练中，会人为创造一些不匹配的image和text，然后选取序列头部的token来判断图文是否匹配。
• Masked Language Model: BERT的目标函数，随机mask一些单词，然后使用多模态信息进行预测。
• Word Patch Aligment：保证word的特征分布与image的特征分布一致。

Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation (NeurIPS 2021)

突出贡献： （1）将Language model劈成两半，并且在多模态融合前首先进行image-text对齐。（2）使用Momentum Model作为‘老师网络’来缓解噪声数据的影响 （one-hot可能存在偏差，Momentum Model可以引入soft-label）。

算法流程：

1. 模型包括一个image encoder与一个BERT，并且将BERT对半劈开，分别进行文本特征提取（text encoder）与多模态融合（multimodal encoder）。
2. image输入到image encoder（12层）提取特征，文本输入text encoder（6层）提取特征。
3. 得到的文本与图像特征输入到multimodal encoder进行多模态融合。

损失函数：

• Image-Text Contrastive loss: 使用对比损失来约束image与text的特征，positive靠近，negative远离。
• Image-Text Matching(ITM): 选取对比计算中的hard negative，要求网络计算其是否匹配，赋予网络具有挑战的任务。
• Masked Language Modeling(MLM): BERT的预训练函数。
• Momentum Model（参考MOCO）: 拷贝自原有模型，其参数移动平均更新的很慢:$$P_{momentum}=m\ast P_{momentum}+(1-m)\ast P_{original}$$，模型会使用KL损失来约束原有网络与Momentum Model的输出。

VLMo - General-purpose Multimodal Pre-training (NeurIPS 2022)

突出贡献： 灵活！既不是单塔模型（擅长图文推理），也不是双塔模型（擅长图文检索），而是使用共享参数提取图像文本特征，然后训练几个专家，这样选择不同的专家就能解决不同的任务,专家就是网络中的不同Feed Forward。

算法流程：

1. 首先预训练vision。具体来说mask调图像块，然后使用BEiT进行重建，训练V-FFN作为视觉专家。
2. 其次训练language。冻结V-FFN与共享self-attention参数，使用文本训练语言专家L-FFN。（视觉参数直接在文本上使用）
3. 训练vision-language专家VF-FFN。将网络都打开，输入图像-文本对来训练所有专家。

损失函数：

• Image-Text Contrast: 打开V-FFN与L-FFN，模型转化为CLIP，擅长处理图文检索的任务
• Image-Text Matching：打开V-FFN与L-FFN，VL-FFN，模型转化为ALBEF，变为双塔结构，擅长处理图文推理任务。
• Masked LM: 打开V-FFN与L-FFN，VL-FFN是，使用BERT的的预训练函数（完形填空）训练模型。

BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation （ICML22）

突出贡献： （ALBEF的后续） 灵活！出发点与VLMo一致，都是着重解决image-text任务中模型复杂的问题。另外对存在噪声的数据进行了caption filter筛选，得到了更好的数据对。

算法流程：

1. 模型中Text Encoder；Image-grounded Text Encoder 与 Image-grounded Text decoder共享参数，与VLMo一致。
2. 图像使用一个标准的Image Encoder来提取特征，text部分使用针对不同的任务来打开或关闭模型组件参数。

损失函数：

• 与ALBEF损失函数类似，知识MLM换成了LM（预测下一个词）。

Caption Filter模块

• 收集网络上噪声数据（$I_w$,$T_w$），以及人工标注的数据($I_h$,$T_h$）
• 使用($I_h$,$T_h$）数据以及IT，ITM，LM损失函数训练Filter
• 使用Filter过滤（$I_w$,$T_w$），并且使用Caption生成新数据（$I_w$,$T_s$）。
• 最终将人工标注数据+过滤后的网络数据+生成的caption数据共同训练模型。

CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models

突出贡献： （ALBEF的后续） 大力出奇迹！！！

Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks （CVPR 2023）

突出贡献： 大一统！！！损失函数统一为mask loss; 网络统一为Multiway Transformer（开关可控）。

将图像作为单词（image as a foreign language），所有都是NLP!!!，VLMo负责框架统一，Mask model负责损失统一。