BLIP图文相似度
时间: 2025-03-23 17:20:21 浏览: 70
### BLIP模型中的图文相似度计算
BLIP(Bidirectional LIke Pre-training)是一种强大的多模态预训练框架,它通过联合优化图像和文本表示来实现跨模态理解。在BLIP中,图文相似度的计算主要依赖于对比学习方法以及双塔结构或单塔结构的设计。
#### 图文嵌入空间对齐
为了计算图文相似度,BLIP首先将图像和文本分别映射到一个共享的嵌入空间。对于图像部分,通常采用Vision Transformer (ViT)作为骨干网络,并通过LoRA技术增强其捕捉局部细节的能力[^1]。而对于文本,则使用Transformer编码器生成对应的语义向量。最终,这两个向量会被规范化为单位长度以便后续比较。
#### 对比损失函数
BLIP利用InfoNCE Loss(Information Noise Contrastive Estimation Loss),这是一种基于噪声对比估计的方法,用于最大化正样本对之间的相似性和最小化负样本间的干扰项。具体而言,给定一批数据 \(B\) 中的一张图片 \(I_i\) 和一句描述文字 \(T_j\) ,它们之间的真实匹配关系决定了是否属于正例还是反例:
\[
L_{infoNCE} = - \log{\frac{e^{sim(I_i, T_j)/τ}}{\sum_k e^{sim(I_i,T_k)/τ}}}
\]
其中 \( sim(x,y)=f_x^\top f_y / ||f_x||_2 * ||f_y||_2 \),即余弦距离;\( τ \) 表示温度超参调节softmax分布平滑程度。
#### 推理阶段的具体操作
当实际应用时,比如检索最相关的配图或者说明文案,只需简单地取测试集中每一对候选对象经过上述流程得到分数矩阵的最大值即可完成排序任务。
```python
import torch
from blip import BlipModel
blip = BlipModel(pretrained=True)
def compute_similarity(image_tensor, caption_tokenized):
with torch.no_grad():
img_embedding = blip.encode_image(image_tensor)
txt_embedding = blip.encode_text(caption_tokenized)
cosine_similarities = torch.nn.functional.cosine_similarity(img_embedding.unsqueeze(1), txt_embedding.unsqueeze(0))
return cosine_similarities.item()
```
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