多模态核心实现技术

一、模态表示（Modal Representation）
模态表示是将不同模态数据（文本、图像、音频等）编码为计算机可处理的向量形式的核心步骤。
1.单模态编码技术

• 文本表示：
  • 采用词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe）或预训练语言模型（如BERT、RoBERTa），通过Transformer层提取上下文特征，生成动态词向量。
  • 高阶表示：通过句向量模型（如Sentence-BERT）将整段文本映射为固定维度的语义向量。
• 视觉表示：
  • 图像：使用卷积神经网络（CNN）提取局部特征（如ResNet、VGG），或基于Vision Transformer（ViT）将图像分割为块（patch）后编码为序列向量。
  • 视频：结合3D-CNN提取时空特征，或通过Transformer捕捉帧间时序关联。
• 音频表示：通过梅尔频谱图转换后，使用1D-CNN或WaveNet提取声学特征，或通过预训练语音模型（如Wav2Vec2）编码。

2.多模态联合表示

• 统一语义空间映射：将不同模态的向量映射到同一空间（如CLIP模型），通过对比学习（Contrastive Learning）优化跨模态相似性。
• 线性投影层：在视觉编码器后添加全连接层，将图像块向量与文本向量维度对齐（如ViT+Linear Projection），便