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一、 多模态内容预处理：标准化不同类型的输入

1. 文本预处理
   延续之前提到的分词、Token 化、去除停用词等操作，把长文本拆分为模型能识别的语义单元，同时标记文本的结构（标题、段落、列表）。
2. 图像预处理
   • 统一图片尺寸、分辨率，进行归一化（将像素值缩放到 0-1 区间），消除亮度、对比度等无关因素的干扰。
   • 对包含文字的图片（如海报、文档截图），用 OCR 技术 提取文本信息，作为图像的 “辅助特征”。
3. 音频预处理
   • 将音频信号转化为 频谱图（一种可视化的音频特征，能体现音调、频率变化），让模型可以像处理图像一样处理音频。
   • 通过语音识别（ASR）技术，将音频转化为文本转录稿，提取其中的文字信息。
4. 视频预处理
   • 把视频拆分为 帧序列（连续的图片），提取关键帧（比如每 10 帧取 1 张）减少计算量；同时分离视频的音频轨道，分别处理图像和音频。
   • 对视频中的字幕、台词，用 OCR 或 ASR 提取文本。

二、 单模态特征提取：抓取各类型内容的核心信息

1. 文本特征提取
   用 BERT、GPT 等大语言模型，生成文本的 语义向量，捕捉文字的上下文含义（比如 “苹果” 是水果还是手机）。
2. 图像特征提取
   用 CNN（卷积神经网络）或 Vision Transformer（ViT）模型，提取图像的 视觉特征，包括物体轮廓、颜色分布、场景信息（比如 “海边日落” 包含 “大海、太阳、天空” 等元素）。
   若图片有 OCR 文本，会将文本向量和视觉向量初步结合。
3. 音频特征提取
   用音频专用模型（如 CNN、Audio Transformer）处理频谱图，提取 声学特征（比如 “欢快的音乐”“悲伤的人声”）；同时结合 ASR 转录的文本向量，强化语义表达。
4. 视频特征提取
   融合 关键帧的视觉特征 和 音频轨道的声学特征，同时加入字幕文本特征，形成视频的多维度特征集合。

三、 跨模态语义对齐：让不同模态 “说同一种语言”

1. 核心技术：跨模态预训练模型
   主流模型如 CLIP、ALBEF、FLAVA 等，会通过海量多模态数据（图文对、音视频对）进行预训练，学习不同模态内容的语义关联。
   • 以 CLIP 为例：它同时训练 “文本编码器” 和 “图像编码器”，输入大量 “图片 + 文字描述” 的配对数据（比如 “一只猫” 的图片 + 文字 “一只白色的猫趴在沙发上”），让模型学习 “视觉特征” 和 “文本特征” 的对应关系。
   • 训练完成后，任意一张图片和一段文字，都能转化为同一维度的向量，向量距离越近，说明语义越匹配。
2. 语义对齐的实现方式
   • 双向映射：文本向量可以映射到图像的语义空间，图像向量也可以映射到文本的语义空间，实现 “文找图”“图找文”。
   • 注意力机制：模型会关注不同模态特征的关联部分，比如看到 “小狗在奔跑” 的文字，会自动聚焦到图片中 “小狗” 的区域；听到 “雨声” 的音频，会匹配到视频中 “下雨” 的画面。
   • 知识图谱辅助：引入外部知识图谱，补充实体关联（比如 “雪花” 的图片，对应文本 “冬季”“白色”“寒冷”），提升对齐的准确性。

四、 统一理解与生成：基于对齐特征完成任务

1. 多模态内容理解
   • 比如输入 “一张海边日落的图片 + 文字‘今天的晚霞真美’ + 一段海浪的音频”，模型会融合三者的向量，理解核心语义是 “海边美丽的日落场景”。
   • 能处理跨模态的歧义问题：比如图片是 “苹果手机”，文字是 “水果”，模型会通过向量对比，识别出语义冲突，并优先以更具代表性的模态（比如图片特征更清晰）为准。
2. 多模态内容生成
   • 文生图：输入文字 “粉色的独角兽在云朵上”，模型将文本向量转化为视觉向量，生成对应的图片。
   • 图生文：输入一张 “猫咪玩毛线球” 的图片，模型提取视觉特征，生成描述性文字 “一只橘色的小猫正趴在地毯上玩彩色毛线球”。
   • 视频生成：输入文字 “小狗在草地上追逐蝴蝶” + 一段欢快的音乐，模型融合文本和音频特征，生成对应的视频片段。
3. 多模态内容检索与匹配
   比如用户输入文字 “夏日海滩的海浪声”，模型会同时检索音频库（海浪声的音频）、图片库（海滩图片）、视频库（海滩视频），返回所有语义匹配的多模态内容。

补充：多模态理解的典型应用场景

• 智能图文检索：电商平台上传商品图，自动匹配商品描述文本；
• 音视频字幕生成：给视频自动生成精准字幕，同时匹配画面内容；
• 多模态问答：用户上传一张数学题图片并提问 “这道题怎么解”，模型识别图片中的题目 + 文字问题，给出解题步骤。

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